Elasticsearch中的向量檢索是通過使用插件來實現的。其中最常用的插件是「elasticsearch-vector-scoring」，它允許用戶將向量（例如word2vec，BERT等）與文檔進行比較，并根據它們之間的相似性進行檢索。用戶可以將向量存儲在文檔中的字段中，并使用插件中提供的函數來計算這些向量之間的相似性得分。通過這種方式，用戶可以實現基于向量的檢索功能，例如基于相似性的搜索和推薦。
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