稠密向量
Elastic Stack Serverless
稠密神经嵌入通过将内容转换为固定长度的浮点数向量来捕获语义含义。 相似的内容会映射到向量空间中附近的点，使其非常适合：
- 查找语义相似的内容
- 将问题与答案匹配
- 图像相似性搜索
- 基于内容的推荐
提示
使用 semantic_text 字段类型可提供自动模型管理和合理的默认值。 了解更多。
稠密向量搜索需要索引配置和生成嵌入的策略。 要在 Elasticsearch 中使用稠密向量：
- 使用嵌入来索引文档
- 使用
knn搜索查询索引