最近,Elasticsearch允许在查询中使用向量和稀疏向量。在their documentation之后,我遇到了一个错误(请参阅full details on this question),基本上是:
"type" : "illegal_argument_exception",
"reason" : "Variable [embedding] is not defined."
似乎“嵌入”不是一个成功的领域。
我将文档上传到Elasticsearch如下:
db_object = json.load(fp)
中加载json文件es.index(index=my_index, doc_type='sentence', id=db_object['name'], body=db_object)
这是我的json文件的结构(请注意,嵌入是字典,因为它是稀疏向量)。
{"name": "doc_name", "field_1": "doc_id", "field_2": "a_keyword", "text": "a rather long text", "embedding": {"4655": 0.040158602078116556, "4640": 0.040158602078116556}}
但是,如果我进行简单的测试查询,似乎无法进行嵌入。采用以下查询结构:
curl -X GET "localhost:9200/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query": {
"query_string" : {
"query" : "0.040158602078116556",
"default_field" : "embedding"
}
}
}'
如果我将embedding
留在“ default_field”中,则找不到文档。
如果我尝试将4655
作为字段(请注意,这是嵌入字典中的键,与我在查询中粘贴的数字相对应),则也不会发生任何事情。
但是,如果字段为embedding.4655
,则查询有效。在我看来,这似乎是一个明确的信号,“嵌入”不被理解为稀疏向量的单个字段,而是字典键与“嵌入”结合形成具有数值的独立字段的集合。
另一个暗示可能不正确的提示是,加载这样的文档使Elasticsearch抗议字段太多,而我原以为“嵌入”是一个字段,并且只有一个字段。
我正确吗?我上载有关此特殊字段的文档的方式是否存在缺陷?
答案 0 :(得分:1)
问题在于,Elasticsearch在推断正确的类型时遇到麻烦。它认为字典中的每个键都是一个新字段(embedding.key)。因此,我们需要提供一个指定类型的映射。以我为例,在创建索引后使用Python中的elasticsearch库:
import requests
uri='http://localhost:9200/my_index/_mapping'
json_body="""{
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"reference": {
"type": "keyword"
},
"jurisdiction": {
"type": "keyword"
},
"text": {
"type": "text"
},
"embedding": {
"type": "sparse_vector"
}
}
}""")
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
}
requests.put(uri, headers=headers, data=json_body)