如何在本地ElasticSearch中使用自部署模型实现文本扩展语义搜索

• 前提确认：你部署的自定义模型必须是文本扩展类模型，输出格式要和ELSER兼容——能生成可用于rank_features字段的token权重集合。普通向量模型无法直接用于text_expansion查询，需改用knn查询。

• 引用自部署模型的步骤：

  1. 获取自定义模型ID：
     执行命令查看所有已部署模型：

     GET _ml/trained_models/_all
     

     在返回结果中找到目标模型的model_id（例如my-custom-text-expansion-model）。
  2. 修改查询语句：
     将官方示例中的model_id替换为你的自定义模型ID即可，示例如下：

     GET my-index/_search
     {
        "query":{
           "text_expansion":{
              "my_embeddings.tokens":{ 
                 "model_id":"my-custom-text-expansion-model", // 替换为你的模型ID
                 "model_text":"your query string"
              }
           }
        }
     }
     

• 注意事项：

  • 确保自定义模型已通过ES的ML模块成功部署，状态为started。
  • 索引的my_embeddings.tokens字段必须是rank_features类型，且是用同一自定义模型生成的token权重数据，否则查询无法正常匹配。
  • 本地Docker部署的ES需确保开启了ML插件（默认已包含，容器启动时需保证ML功能启用）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者camoneme