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OpenSearch
什么是向量数据库
OpenSearch向量检索是通过将文本或图像表示为向量的形式进行检索。在OpenSearch中，可以使用多种技术将文本或图像表示为向量，例如word2vec、doc2vec、BERT、ResNet等。这些技术可以将文本或图像转换为高维向量，从而方便进行相似度计算和检索。
在OpenSearch中，通过使用向量相似度计算算法，可以实现文本相似度检索和图片相似度检索。具体实现方法如下：
- 文本相似度检索 将文本转换为向量后，可以使用余弦相似度等算法计算文本向量之间的相似度。在OpenSearch中，可以使用向量相似度计算插件，例如SimNet插件，来实现文本相似度检索。
- 图片相似度检索 将图片转换为向量后，同样可以使用余弦相似度等算法计算图片向量之间的相似度。在OpenSearch中，可以使用向量相似度计算插件，例如AnnService插件，来实现图片相似度检索。AnnService插件可以通过加载预训练的图像模型，例如ResNet等，在检索时将图片表示为向量，并计算向量之间的相似度。
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- 特征提取：首先需要从图片中提取出能够代表其内容的特征，这些特征经过处理后可以表示为一个多维的向量，这些向量必须能够有效并准确地反映原始图片的特征。
- 向量存储：对所有图片进行特征提取和向量化后，将其存储在支持向量化能力的数据库中，建立索引，以便快速检索。
- 图片、文本检索：当用户提交一个查询图片或者文本时，会进行特征提取和向量化，然后使用相似性度量方法（欧几里得距离、余弦相似性）在向量库中查找最相似的图片特征向量。
- 排序与显示：根据计算得到的相似性分数，将结果进行排序，并将最相关的图片展示给用户。
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