Я хотел бы сохранить массив dense_vector в своем документе, но это не работает, как для других типов данных, например.
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_vectors": {
"type": "dense_vector",
"dims": 3
},
"my_text" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
PUT my_index/_doc/1
{
"my_text" : "text1",
"my_vector" : [[0.5, 10, 6], [-0.5, 10, 10]]
}
возвращает:
'1 document(s) failed to index.',
{'_index': 'my_index', '_type': '_doc', '_id': 'some_id', 'status': 400, 'error':
{'type': 'mapper_parsing_exception', 'reason': 'failed to parse', 'caused_by':
{'type': 'parsing_exception',
'reason': 'Failed to parse object: expecting token of type [VALUE_NUMBER] but found [START_ARRAY]'
}
}
}
Как мне этого добиться? Разные документы будут иметь различное количество векторов, но не более нескольких.
Кроме того, я бы хотел запросить его, выполнив cosineSimilarity для каждого значения в этом массиве. Приведенный ниже код показывает, как я обычно делаю это, когда у меня есть только один вектор в do c.
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "(1.0+cosineSimilarity(params.query_vector, doc['my_vectors']))",
"params": {"query_vector": query_vector}
}
}
В идеале, я хотел бы получить самое близкое сходство или среднее значение.