lucene 9.10向量检索基本用法

Lucene 9.10 中的 KnnFloatVectorQuery 是用来执行最近邻（k-Nearest Neighbors，kNN）搜索的查询类，它可以在一个字段中搜索与目标向量最相似的k个向量。以下是 KnnFloatVectorQuery 的基本用法和代码示例。

1. 索引向量字段

首先，你需要一个包含向量字段的索引。你可以使用 KnnFloatVectorField 来添加向量到文档中。

import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.KnnFloatVectorField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class VectorIndexing {public static void main(String[] args) throws IOException {List<Document> docs = new ArrayList<>();String fieldName = "knnFloatField";IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(/* ... */), new IndexWriterConfig());for (float[] vector : /* ... */) {Document doc = new Document();doc.add(new KnnFloatVectorField(fieldName, vector, VectorSimilarityFunction.EUCLIDEAN));docs.add(doc);// ... 其他字段的添加 ...writer.addDocument(doc);}writer.close();}
}

2. 执行 kNN 查询

接下来，使用 KnnFloatVectorQuery 来执行查询。你需要指定查询的字段、目标向量以及想要检索的最近邻个数 k。

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.KnnFloatVectorQuery;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.DirectoryReader;public class VectorSearch {public static void main(String[] args) throws IOException {try (DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(/* ... */)) {IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);float[] targetVector = { /* ... */ }; // 目标向量int k = 3; // 想要检索的最近邻个数KnnFloatVectorQuery knnQuery = new KnnFloatVectorQuery("knnFloatField", targetVector, k);TopDocs topDocs = searcher.search(knnQuery, 10);for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {// 处理检索到的文档}}}
}

3. 结果处理

TopDocs 对象包含了按分数排序的文档列表，其中分数是基于向量相似度计算的。你可以根据需要遍历这些文档。

请注意，KnnFloatVectorQuery 是基于 KnnVectorsReader 的，它使用特定的算法（如 HNSW）来执行高效的向量最近邻搜索。查询时，相似度的计算由字段定义的 VectorSimilarityFunction 决定，例如欧几里得距离（Euclidean distance）。

在实际应用中，你可能还需要考虑如何存储和检索其他相关的文档信息，以及如何处理查询结果以满足你的业务需求。此外，向量字段的索引和搜索可能需要特定的索引配置和优化，以确保性能和准确性。

以上示例代码提供了在 Lucene 9.10 中使用 KnnFloatVectorQuery 进行向量检索的基本框架。具体的实现细节（如索引的创建、字段的配置等）需要根据你的具体应用场景进行调整。

VectorSimilarityFunction 下枚举值解释:

VectorSimilarityFunction 是 Lucene 中用于定义向量相似度计算方法的枚举类型。它提供了几种不同的函数，用于在执行向量搜索时比较向量的相似度。以下是 VectorSimilarityFunction 的一些枚举值及其解释：

1. EUCLIDEAN: 使用欧几里得距离来衡量向量之间的相似度。这是一种常见的距离度量，用于计算两点之间的直线距离。在 Lucene 中，它用于计算查询向量与索引中向量之间的距离。

2. COSINE: 使用余弦相似度来衡量向量之间的相似度。余弦相似度测量的是两个向量在方向上的相似性，而不是大小。它通过计算两个向量的点积与它们模的乘积的比值来得到。

3. DOT_PRODUCT: 点积相似度，与余弦相似度类似，它计算两个向量的点积，但不需要归一化向量。点积相似度对向量的长度敏感，因此在比较之前通常需要将向量标准化到单位长度。

4. MANHATTAN: 使用曼哈顿距离（也称为城市街区距离）来衡量向量之间的相似度。这种距离度量是各个维度上差的绝对值之和。

5. HAMMING: 汉明相似度，通常用于二进制向量，它计算两个向量中不同位置的个数。

6. JACCARD: 杰卡德相似度，用于衡量集合之间的相似度，它定义为两个集合交集大小与并集大小之比。

7. CHEBYCHEV: 切比雪夫距离，它是向量中对应元素差的绝对值的最大值。

8. CANBERRA: 坎培拉距离，是一种加权的曼哈顿距离，它考虑了两个元素值的差的绝对值与它们值的和的比率。

9. BRAY_CURTIS: 布雷-柯蒂斯相似度，它是基于两个向量交集和并集的大小，类似于杰卡德相似度，但权重不同。

10. ROGERSTANIMOTO: 罗杰斯-谭马托相似度，它是一种基于向量元素差的绝对值的相似度度量。

11. RUSSELLRAO: 罗素-劳相似度，它是基于两个集合交集大小与各自独有元素大小之和的度量。

12. SOKALSNEATH: 索卡尔-斯内思相似度，它结合了汉明距离和杰卡德相似度的特点。

这些相似度函数可以用于不同的场景，选择哪一种取决于你的具体需求以及数据的特性。例如，如果你关心的是向量的方向而不是大小，那么余弦相似度可能是一个好选择；如果你关心的是向量间的实际距离，欧几里得距离可能更合适。