发布于: Mar 3, 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（Apache 2.0 许可的 Elasticsearch 发行版）提供支持。要详细了解 Open Distro for Elasticsearch 及其 k-NN 插件，请访问项目网站。
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，请参阅该文档。
Amazon Elasticsearch Service 域现已在全球 22 个区域推出 k-NN 相似度搜索：美国东部（弗吉尼亚北部、俄亥俄）、美国西部（俄勒冈、加利福尼亚北部）、AWS GovCloud（US-Gov-East、US-Gov-West）、加拿大（中部）、南美洲（圣保罗）、欧洲（爱尔兰、伦敦、法兰克福、巴黎、斯德哥尔摩）、亚太地区（新加坡、悉尼、东京、首尔、孟买、香港）、AWS 中国（北京，由光环新网运营）、AWS 中国（宁夏，由西云数据运营）以及中东（巴林）。有关 Amazon Elasticsearch Service 可用性的更多信息，请参阅 AWS 区域表。