云搜索服务 CSS-向量检索的客户端代码示例(Python):代码示例
时间:2024-10-23 20:30:39
代码示例
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from opensearchpy import OpenSearch # 创建客户端 def get_client(hosts: list, user: str = None, password: str = None): if user and password: return OpenSearch(hosts, http_auth=(user, password), verify_certs=False, ssl_show_warn=False) else: return OpenSearch(hosts) # 创建索引表 def create(client: OpenSearch, index: str): # 索引mapping信息 index_mapping = { "settings": { "index": { "vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数,根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数,根据实际需求设置 } }, "mappings": { "properties": { "my_vector": { "type": "vector", "dimension": 2, "indexing": True, "algorithm": "GRAPH", "metric": "euclidean" } # 可根据需求添加其他字段 } } } res = client.indices.create(index=index, body=index_mapping) print("create index result: ", res) # 写入数据 def write(client: OpenSearch, index: str, vecs: list, bulk_size=500): for i in range(0, len(vecs), bulk_size): actions = "" for vec in vecs[i: i + bulk_size]: actions += '{"index": {"_index": "%s"}}\n' % index actions += '{"my_vector": %s}\n' % str(vec) client.bulk(body=actions, request_timeout=3600) client.indices.refresh(index=index, request_timeout=3600) print("write index success!") # 查询向量索引 def search(client: OpenSearch, index: str, query: list[float], size: int): # 查询语句,可根据需求选择合适的查询方式 query_body = { "size": size, "query": { "vector": { "my_vector": { "vector": query, "topk": size } } } } res = client.search(index=index, body=query_body) print("search index result: ", res) # 删除索引 def delete(client: OpenSearch, index: str): res = client.indices.delete(index=index) print("delete index result: ", res) if __name__ == '__main__': os_client = get_client(hosts=['http://x.x.x.x:9200']) # 对于开启了https的安全集群,使用: # os_client = get_client(hosts=['https://x.x.x.x:9200', 'https://x.x.x.x:9200'], user='xxxxx', password='xxxxx') # 对于未开启https的安全集群,使用: # os_client = get_client(hosts=['http://x.x.x.x:9200', 'http://x.x.x.x:9200'], user='xxxxx', password='xxxxx') # 测试索引名称 index_name = "my_index" # 创建索引 create(os_client, index=index_name) # 写入数据 data = [[1.0, 1.0], [2.0, 2.0], [3.0, 3.0]] write(os_client, index=index_name, vecs=data) # 查询索引 query_vector = [1.0, 1.0] search(os_client, index=index_name, query=query_vector, size=3) # 删除索引 delete(os_client, index=index_name) |
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