Python Elasticsearch DocumentCompliance dense_vector为参数'获取了多个值；车身'；

我想将文档向量存储在Elasticsearch索引中，以便计算文档相似度。我正在使用用于Elasticsearch 7.8.0的Python客户端

我有一个（虚拟）Elasticsearch索引，具有以下映射：

mapping = {
    "mappings": {
        "properties": {
            "title_vector":{
                "type": "dense_vector",
                "dims": 3
            }
        }
    }
}
   
es.indices.create(index="test_vector", body=mapping)

我以如下方式存储了一组向量：

vectors = [[1,2,3],[2,2,2],[1,2,2],[2,2,2],[4,5,6],[1,1,1]]

for i, v in enumerate(vectors):
    doc = {"title_vector": v}
    es.create("test_vector", id=i, body=doc)

根据，我要获得最相似文档的查询应如下所示：

doc = {
    "query": {
    "script_score": {
        "query": {
            "match_all": {}
        },
        "script": {
            "source": "cosineSimilarity(params.queryVector, 'title_vector') + 1.0",
            "params": {
                "queryVector": [1,1,1]
            }
        }
    }
}}

es.search("test_vector", body=doc)

但是我越来越

TypeError: search() got multiple values for argument 'body'

它看起来更像是Python错误，而不是弹性错误。但我无法真正找到错误的原因，以及如何以不同的方式构造查询以解决它

提前谢谢

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编辑：添加了Elasticsearch版本

您是正确的，这是一个python错误。下面是如何根据此定义

es.search

如您所见，第一个参数是

body

请注意您的

es.search

，您没有在第一个参数中指定

键

，即

正文、索引、参数、标题

。因此，python根据上述方法声明将其解释为

body

的值

只需在第一个参数中添加

index=“test\u vector”

，而不是只添加

“test\u vector”

，就可以了

es.search(index="test_vector", body=doc)

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希望有帮助

工作起来很有魅力。谢谢

es.search(index="test_vector", body=doc)