Для выполнения векторного поиска в OpenSearch необходимо индексировать векторные представления данных.
Индексирование векторов в OpenSearch
Для выполнения векторного поиска в OpenSearch необходимо проиндексировать векторные представления данных. Для хранения векторов в OpenSearch можно использовать тип поля dense_vector. Приведем пример создания индекса с полем dense_vector:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | PUT /my_vector_index { "mappings": { "properties": { "my_vector": { "type": "dense_vector", "dims": 128 } } } } |
В данном примере мы создаем индекс "my_vector_index" с полем dense_vector с именем "my_vector" и размерностью 128.
Индексирование документов с векторами
После создания индекса можно индексировать документы, содержащие векторные представления. Приведем пример индексирования документа с вектором:
| 1 2 3 4 | PUT /my_vector_index/_doc/1 { "my_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128] } |
В данном примере мы индексируем документ с идентификатором 1 и векторным представлением в поле "my_vector".
Выполнение векторного поиска
Для выполнения векторного поиска в OpenSearch можно использовать запрос script_score, который позволяет вычислить пользовательский балл для каждого документа на основе скрипта. Для вычисления сходства между векторами можно использовать функции cosineSimilarity или dotProduct. Приведем пример запроса на поиск вектора с использованием косинусного сходства:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | GET /my_vector_index/_search { "query": { "script_score": { "query": { "match_all": {} }, "script": { "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['my_vector']) + 1.0", "params": { "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128] } } } } } |
В данном примере мы ищем документы, векторы которых похожи на вектор запроса, используя косинусоидальное сходство. Знак "+ 1.0" в сценарии гарантирует, что оценка всегда будет положительной.
Оптимизация производительности векторного поиска
Чтобы оптимизировать производительность векторного поиска в OpenSearch, воспользуйтесь следующими советами:
- Используйте меньшую размерность векторов: Уменьшение размерности векторов может повысить производительность поиска. Однако это может повлиять и на качество результатов поиска. Экспериментируйте с различными размерностями, чтобы найти оптимальный компромисс между производительностью и качеством поиска.
- Используйте фильтрацию: Если перед выполнением векторного поиска отфильтровать нерелевантные документы, то можно значительно повысить производительность. Например, можно использовать запрос bool для объединения запроса фильтра с запросом script_score.
- Использовать пагинацию: Вместо того чтобы возвращать все совпадающие документы, используйте параметры "from" и "size" для постраничного размещения результатов поиска. Это позволяет уменьшить объем возвращаемых данных и повысить производительность.
- Оптимизируйте аппаратные ресурсы: Убедитесь, что ваш кластер OpenSearch обладает достаточными ресурсами, такими как процессор, память и дисковое пространство, чтобы справиться с нагрузкой векторного поиска. Следите за производительностью кластера и при необходимости корректируйте ресурсы.
- Используйте кэширование: OpenSearch кэширует результаты часто выполняемых запросов. Убедитесь, что параметры кэширования правильно настроены, чтобы воспользоваться этой возможностью.
Заключение
Векторный поиск - это мощная техника, позволяющая находить похожие объекты в больших массивах данных на основе их векторных представлений. Следуя шагам и советам по оптимизации, описанным в этой статье, вы сможете эффективно выполнять и оптимизировать векторный поиск в OpenSearch. Следует помнить, что производительность векторного поиска зависит от различных факторов, таких как размерность векторов, размер набора данных и доступные аппаратные ресурсы. Экспериментируйте с различными конфигурациями, чтобы найти оптимальный баланс между производительностью и качеством поиска для конкретного случая использования.
