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从关键词到语义：用 Elasticsearch 打造真正“懂你”的推荐系统

最近在做推荐系统的重构，团队里有个很现实的拷问：“为什么用户刷了半天，看到的还是那些热门商品？”——这背后，其实是传统推荐架构的瓶颈。

我们过去依赖基于规则的筛选和协同过滤模型，虽然稳定，但面对冷启动、长尾内容曝光不足、语义理解缺失等问题时显得力不从心。更麻烦的是，为了实现“个性化”，不得不额外引入 Faiss 或 Milvus 这类向量数据库，运维复杂度陡增。

直到我们将目光转向Elasticsearch 的向量检索能力—— 没想到，这个原本只用来做日志搜索和商品全文匹配的“老伙计”，如今已经悄然进化成了一个支持语义级推荐的利器。

今天就想和大家分享：如何利用现有的 Elasticsearch 集群，构建一套高效、灵活、可落地的个性化推荐系统。全程无需新增向量库，也不必推倒重来，关键路径我们都已跑通。

当推荐遇上向量：一次范式的转变

先说清楚一个问题：为什么非得上“向量”？

想象一下，用户刚看完一篇《iPhone 15 Pro Max 深度评测》，紧接着你想推荐相关产品。如果靠关键词匹配，“MacBook Pro”可能根本不会出现结果中——它既不含“iPhone”，也没有“手机”字样。但你知道，这两个产品在语义上高度相关。

这就是传统方法的盲区：只能匹配字面，无法理解意图。

而通过 embedding 技术，我们可以把“iPhone 15 Pro Max”和“MacBook Pro”都映射成 128 维的稠密向量。它们虽然文字不同，但在向量空间中的距离却很近。只要计算余弦相似度，就能自动发现这种潜在关联。

向量化不是噱头，它是让机器学会“类比思维”的第一步 —— 就像人类会说：“喜欢 A 的人往往也喜欢 B”。

Elasticsearch 自7.10 版本起支持dense_vector字段类型，并在后续版本中集成了 HNSW 图索引和原生 KNN 查询（8.0+），正式具备了处理这类语义检索的能力。

这意味着什么？意味着你现在可以用一套系统，同时搞定：

• 商品标题的关键词搜索
• 用户兴趣的语义匹配
• 多条件组合过滤（价格、类目、库存）

不再需要拼接多个服务，也不用担心数据一致性问题。ES 成了真正的“统一检索入口”。

核心武器：Elasticsearch 是怎么做到快速找“相似”的？

dense_vector + HNSW：让亿级向量也能毫秒响应

当你往 ES 写入一条商品记录时，除了 title、price 这些常规字段，还可以加一个embedding字段：

{ "title": "无线蓝牙降噪耳机", "category": "electronics", "price": 599, "embedding": [0.12, -0.34, 0.78, ..., 0.56] }

这个embedding就是经过 Sentence-BERT 或 Item2Vec 模型生成的语义向量。它的长度固定（比如 128 或 384 维），类型为dense_vector。

关键来了：你可以在该字段上建立 HNSW 索引，大幅提升向量相似性搜索的速度。

什么是 HNSW？

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是一种图结构索引算法。简单来说，它通过构建多层导航图，实现“从粗到细”的跳跃式查找。

你可以把它想象成城市地铁系统：
- 最高层是“快线”，覆盖范围广但站点少，快速定位大致区域；
- 越往下站台越密集，最终精准抵达目标站点。

相比暴力遍历（O(n)），HNSW 可以将查询时间降到 O(log n)，即使面对千万甚至上亿条向量，也能做到亚秒级返回 Top-K 结果。

如何配置 HNSW 索引？

创建索引时指定index_options.type = "hnsw"即可：

PUT /products { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "category": { "type": "keyword" }, "price": { "type": "integer" }, "embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 384, "index": true, "similarity": "cosine", "index_options": { "type": "hnsw", "m": 16, "ef_construction": 100 } } } } }

几个核心参数解释一下：

实践建议：初期可用默认值试跑，再根据 P99 延迟和召回率调优。

混合查询：不只是“最像”，还要“最合适”

很多人误以为向量检索就是“找个最像的”。其实真正有用的推荐，是在满足业务约束的前提下找最相关的。

举个例子：你想给一位预算 1000 元以下、偏好电子产品的用户推荐耳机。这时候不能只看向量相似度，还得考虑：

• 是否属于 electronics 类目？
• 价格是否 ≤ 1000？
• 是否有货？

幸运的是，Elasticsearch 完美支持这种“混合打分”模式。

方式一：script_score（兼容旧版）

适用于 7.x ~ 8.7 版本：

{ "size": 10, "query": { "script_score": { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "category": "electronics" } } ], "filter": [ { "range": { "price": { "lte": 1000 } } }, { "term": { "in_stock": true } } ] } }, "script": { "source": "cosineSimilarity(params.vec, 'embedding') + 1.0", "params": { "vec": [0.1, 0.5, ..., 0.9] } } } } }

这里做了三件事：
1.bool.query先做硬性条件筛选；
2.script计算余弦相似度作为打分依据；
3.+1.0是因为cosineSimilarity返回 [-1,1)，而评分必须 ≥0。

方式二：原生 KNN 查询（推荐！）

从Elasticsearch 8.8 开始，官方推出了简洁高效的knn查询语法：

{ "knn": { "field": "embedding", "query_vector": [0.1, 0.5, ..., 0.9], "k": 10, "num_candidates": 100, "filter": [ { "term": { "category": "electronics" } }, { "range": { "price": { "lte": 1000 } } } ] }, "query": { "term": { "in_stock": true } }, "size": 10 }

优势非常明显：
- 更清晰的语义划分：knn负责语义匹配，query/filter控制业务逻辑；
- 性能更好：底层优化了预筛选与向量搜索的执行顺序；
- 支持num_candidates控制精度与性能平衡。

✅新项目强烈建议直接使用原生 KNN 查询。

推荐质量的命门：嵌入向量到底怎么来？

很多人以为上了向量检索就万事大吉，其实不然。检索只是“腿”，走得快不快看算法；但方向对不对，全靠嵌入质量。

换句话说：垃圾向量进，垃圾推荐出。

所以我们花了很多精力打磨两个核心模块：物品嵌入生成和用户兴趣建模。

物品向量：内容 + 行为双驱动

我们采用“两条腿走路”的策略生成 item embedding：

1. 内容嵌入（Content-based）—— 解决冷启动

对于新上架的商品，还没有用户行为怎么办？靠内容！

我们用Sentence-BERT对商品标题、描述、标签进行编码：

from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2') def get_content_embedding(title: str) -> list: return model.encode(title).tolist() # 示例 vec = get_content_embedding("苹果 MacBook Pro 笔记本电脑")

这类轻量级模型推理快（单条 <10ms），可以直接部署在边缘服务器或 API 网关旁，实现实时向量化。

2. 协同嵌入（Collaborative）—— 捕捉群体偏好

当商品积累了一定交互数据后，我们会用Item2Vec或GraphSAGE在用户-物品二分图上训练，得到更具行为感知能力的向量。

例如，若大量用户同时点击“降噪耳机”和“AirPods Pro”，即便两者名字无关，模型也会让它们在向量空间靠近。

我们的做法是：新商品先用 content embedding 上线曝光 → 积累行为后切换为 collaborative embedding → 实现平滑过渡。

用户向量：动态捕捉兴趣漂移

用户的兴趣不是静态的。昨天爱看数码，今天可能就在搜母婴用品。因此用户向量必须近实时更新。

我们的方案如下：

简单有效：加权平均池化

将用户近期（如最近 30 条）点击/购买的商品向量做加权平均，时间越近权重越高：

import numpy as np def build_user_vector(click_history): vectors = [] weights = [] for item_id, timestamp in click_history: vec = item_embeddings[item_id] # 预加载的商品向量 age_in_hours = (now - timestamp).total_seconds() / 3600 weight = np.exp(-age_in_hours / 24) # 按天衰减 vectors.append(vec * weight) weights.append(weight) return np.sum(vectors, axis=0) / sum(weights)

优点是实现简单、延迟低，适合中小规模系统。

高阶玩法：序列模型（BERT4Rec）

如果你有足够的训练数据，可以尝试用Transformer 结构建模用户行为序列，输出综合兴趣向量。

这类模型能识别“会话内偏好”、“跨品类跳转”等复杂模式，表达能力更强，但需要离线训练 + 在线 Serving。

目前我们在主站用平均池化，在信息流场景试点 BERT4Rec，CTR 提升约 7%。

我们的系统架构：轻量接入，渐进演进

不想一次性重构整个推荐链路？没关系，我们也是从小处切入的。

这是目前线上运行的简化架构图：

[前端埋点] ↓ (Kafka) [Fluentd/Flink 流处理] ↓ [Embedding Service] ├── 批量生成商品向量 → 写入 ES └── 实时聚合用户行为 → 更新用户向量（Redis） ↓ [Elasticsearch Cluster] ├── 存储商品向量 + HNSW 索引 └── 提供 knn 查询接口 ↓ [Recommendation API] ├── 获取 user vector from Redis └── 发起 knn 查询 → 返回 Top-N ↓ [App/Web 展示]

关键设计思路

1. 复用现有 ES 集群
   初期直接在原有商品索引上增加embedding字段，避免新建集群带来的资源浪费和运维负担。

2. 读写分离，避免干扰
   向量检索较耗 CPU 和内存，我们在协调节点层面做了分流：
   - 普通搜索走 A 组协调节点；
   - KNN 请求定向到 B 组专用节点，防止相互拖慢。

3. 冷启动友好策略
   - 新用户：使用“城市平均向量”或“热门商品聚类中心”作为初始兴趣；
   - 新商品：强制启用 content embedding，并设置 higher boost 分数提升曝光机会。

4. 监控不可少
   我们重点关注几个指标：
   - P99 查询延迟：<100ms（否则影响用户体验）
   - recall@10：定期抽样验证 top-10 是否合理
   - 向量更新延迟：用户行为→向量生效控制在 5 分钟内

落地效果与避坑指南

上线两个月后，我们对比了 AB 实验数据：

尤其是长尾商品的曝光占比提升了近 3 倍，说明系统真的开始“挖掘潜力股”了。

但也踩过不少坑，总结几点血泪经验：

❌ 坑点一：没归一化的向量用了 cosine 相似度

一开始我们直接把原始 embedding 写进去，结果发现某些向量特别“长”，导致点积远大于其他，排序严重失衡。

✅解决方案：写入前务必做 L2 归一化！

import numpy as np vec = np.array(raw_vec) vec = vec / np.linalg.norm(vec) # L2 normalize

这样所有向量长度均为 1，cosine 相似度才真正反映“夹角”差异。

❌ 坑点二：HNSW 参数设得太激进

曾把ef_construction=500，想着“越高越准”。结果建索引慢得像蜗牛，每天凌晨任务拖到早上还没完。

✅建议：生产环境ef_construction不超过 100，m控制在 16~32。追求精度不如多做几轮召回+精排。

❌ 坑点三：忽略了向量维度与存储成本的关系

384 维 vs 128 维，看着只差 3 倍，但乘以亿级文档量，磁盘和内存压力完全不同。

✅建议：优先测试低维模型（如 MiniLM），在精度损失可控前提下尽量压缩维度。我们最终选择了 128 维，节省了 60% 存储。

写在最后：这不是终点，而是起点

现在回头看，当初决定用 Elasticsearch 做向量推荐，最大的收益不是技术先进性，而是落地效率。

没有引入新组件，没有重建 pipeline，两周内就在现有架构上完成了原型验证。而且由于 ES 本身高可用、易监控、支持热扩容，运维同学也没抱怨。

更重要的是，我们终于实现了“一人一策”的语义推荐。用户不再被框死在“看了又看”里，而是能自然地从“手机”跳到“支架”，从“咖啡机”延伸到“滤纸”——这才是真实世界中的兴趣迁移。

未来我们计划进一步探索：

• 使用 ES 内置的稀疏向量支持（sparse_vector）结合 BM25，打造 hybrid ranking；
• 试验ELSER（Elastic Learned Sparse Encoder）做纯语义检索，摆脱对第三方 embedding 模型的依赖；
• 探索多向量交叉检索，比如分别编码标题、图片、评论，再融合打分。

Elasticsearch 正在从“搜索引擎”蜕变为“智能语义中枢”。而对于大多数团队而言，这或许是一条最具性价比的智能化升级之路。

如果你也在纠结要不要上向量推荐，我的建议是：别等完美方案，先在一个小场景试起来。用你手头的 ES 集群，跑通一次 knn 查询，看到第一条“意料之外却又情理之中”的推荐结果时，你会明白：这场进化，值得投入。