在 Lucene 中，可以通过 `KnnFloatVectorQuery` 和 `KnnFloatVectorField` 来实现 KNN（k-Nearest Neighbors）搜索。以下是具体介绍：

1. 功能原理

`KnnFloatVectorQuery` 是 Lucene 用于执行最近邻搜索的查询类，它可以在一个字段中搜索与目标向量最相似的 k 个向量。其核心是基于 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法，构建图索引以实现高效的近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，ANN）搜索。

2. 代码示例

2.1 索引向量字段

```java

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.KnnFloatVectorField;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;

import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.ByteBuffersDirectory;

import java.io.IOException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.Random;

public class LuceneKNNExample {

    public static float[] generateFVector(int dim) {

        float[] vector = new float[dim];

        Random random = new Random();

        for (int i = 0; i < dim; i++) {

            vector[i] = random.nextFloat();

        }

        return vector;

    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        Directory directory = new ByteBuffersDirectory();

        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(null);

        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);

        int count = 10000;

        int dim = 128;

        List<Document> docs = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < count; i++) {

            Document doc = new Document();

            doc.add(new KnnFloatVectorField("fvecs", generateFVector(dim)));

            docs.add(doc);

        }

        indexWriter.addDocuments(docs);

        indexWriter.commit();

        System.out.println("索引写入成功");

    }

}

```

2.2 执行 KNN 查询

```java

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.util.BytesRef;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Path;

import java.util.Random;

public class KNNQueryExample {

    public static float[] generateFVector(int dim) {

        float[] vector = new float[dim];

        Random random = new Random();

        for (int i = 0; i < dim; i++) {

            vector[i] = random.nextFloat();

        }

        return vector;

    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        Directory readDirectory = new ByteBuffersDirectory();

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(readDirectory);

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        float[] queryVector = generateFVector(128);

        int k = 3;

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(new KnnFloatVectorQuery("fvecs", queryVector, k), k);

        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {

            System.out.println("doc: " + scoreDoc.doc + ", score: " + scoreDoc.score);

        }

    }

}

```

3. 查询原理

- `KnnFloatVectorQuery` 的 rewrite 过程：在 rewrite 之后，`KnnFloatVectorQuery` 会变成 `DocAndScoreQuery`，它内部已经存储了符合条件的 `docId` 和 `score`。

- HNSW 算法：HNSW 算法将新节点链接到 M 个最近邻，通过反向链接和修剪来保留多样性。M 值越大，精度越高，成本也越高。Beam-width 控制搜索范围。