python - Elasticsearch で数値フィールドのみを使用してドキュメントのインデックスを作成する

Question

数値フィールドのみで表されるオブジェクトをelasticsearchに保存しようとしています。私の場合、各オブジェクトには 300 の float フィールドと 1 つの id フィールドがあります。id フィールドを not_analyzed にしました。ドキュメントをESに保存できます。

 "_index": "smart_content5",
    "_type": "doc2vec",
    "_id": "AVtAGeaZjLL5cvd8z9y7",
    "_score": 1,
    "_source": {
      "feature_227": 0.0856793,
      "feature_5": -0.115823,
      "feature_119": -0.0379987,
      "feature_145": 0.17952,
      "feature_29": 0.0444945,

しかし今、同じ300個のフィールドで表現されたクエリを実行したいと思いますが、数値は異なります(もちろん)。ここで、300 個のフィールドがこのクエリ フィールドに「最も類似」しているドキュメントを見つけたいと考えています。つまり、コサイン類似度を行うようなものですが、これを行うためにESを使用して高速化しようとしています。

(1) まず、私がやっていることをすることさえ可能ですか??

(2) 第二に、私は ES のfunction_score機能を調査し、それを使用しようとしましたが、最大一致スコアが 0.0 であることが返されます!!

[2] で何を使用すべきか、何を間違っているかについてのコメント。