发布于: Mar 24, 2020
Amazon Elasticsearch Service 现在提供 k 最近邻 (k-NN) 搜索，可通过相似度使用案例（如产品推荐、欺诈检测以及图像、视频和语义文档检索）增强搜索。k-NN 使用高效的轻型 Non-Metric Space Library (NMSLIB) 构建，支持对跨数千个维度的数十亿个文档进行大规模、低延迟的最近邻搜索，与运行任何常规 Elasticsearch 查询一样简单易行。
给定数据点的空间，k-NN 插件会查找距离查询数据点最近的数据点数 (k)。通过 k-NN 的新字段类型，您能够将 k-NN 搜索与 Elasticsearch 的各种功能（如聚合和筛选）无缝集成，以进一步提高搜索结果的精确度。Elasticsearch 的分布式架构使 k-NN 插件能够摄取和处理大型数据集，支持增量更新，从而为您提供具有快速推理功能的高性能相似度搜索引擎。
k-NN 相似度搜索由 Open Distro for Elasticsearch 提供支持。要了解更多关于 Open Distro for Elasticsearch 的信息，请访问网站。
k-NN 相似度搜索现已在运行 Elasticsearch 7.1 及更高版本的域上推出。要了解更多信息，请参阅文档。