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配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例(Python) 向量检索的客户端代码示例(Java) 父主题: 增强OpenSearch集群搜索能力
用户名和密码请联系服务管理员获取。 自建Elasticsearch集群 源集群的公网访问地址 访问源集群的用户名和密码(仅安全集群涉及) 联系服务管理员获取。 第三方Elasticsearch集群 源集群的访问地址 访问源集群的用户名和密码(仅安全集群涉及) 联系服务管理员获取。 目标集群
确认所选安全组是否放通子网内的9300通信端口,如果未放通,请修改安全组信息或选择其他可用安全组。 权限不足导致集群创建失败。建议参考权限管理获取权限,然后创建集群。 父主题: 访问集群类
在嵌套字段中使用向量索引 使用嵌套字段可以实现在单条文档中存储多条向量数据,比如在RAG场景中,文档数据通常需要按段落或按长度进行切分,分别进行向量化得到多条语义向量,通过嵌套字段(Nested)可以将这些向量写入同一条ES的文档中。对于包含多条向量数据的文档,查询时任意一条向量数据与查询向量相似便会返回该条文档。
仅启用了冷数据节点的集群才支持进行冷热数据切换。只有在创建集群时可以选择启用冷数据节点,已建集群不支持添加冷数据节点。 切换冷热数据 登录云搜索服务管理控制台。 确认集群是否已启用冷数据节点。 在“集群管理”页面,选择需要进行存算分离的集群,单击集群名称进入集群详情页,查看“节点信息”中是否有冷数据节点的信息。 图2
引数据。 “indices.trash.keep.time” 索引在回收站中的存放时长,缺省值是“1d”,表示索引在回收站中存放1天后将被系统彻底删除。最小值为“1d”。 执行如下命令,删除索引。 DELETE {INDEX_NAME} 其中“INDEX_NAME”为需要删除的索引名称,支持通配符。
仅启用了冷数据节点的集群才支持进行冷热数据切换。只有在创建集群时可以选择启用冷数据节点,已建集群不支持添加冷数据节点。 切换冷热数据 登录云搜索服务管理控制台。 确认集群是否已启用冷数据节点。 在“集群管理”页面,选择需要进行存算分离的集群,单击集群名称进入集群详情页,查看“节点信息”中是否有冷数据节点的信息。 图2
Elasticsearch集群版本特性差异 表1 Elasticsearch集群版本特性 版本特性 5.x版本 6.x版本 7.x版本 多type支持情况 一个index里面支持包含多个type,每个type名称可以自定义。 一个index里面只支持有一个type,type名称可以自定义。
index_name/_forcemerge?max_num_segments=1 如果向量索引所需堆外内存超过了熔断线,查询时索引的缓存管理器会控制索引的换进换出,导致查询变慢,此时可适当调大熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent":
index_name/_forcemerge?max_num_segments=1 如果向量索引所需堆外内存超过了熔断线,查询时索引的缓存管理器会控制索引的换进换出,导致查询变慢,此时可适当调大熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent":
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码说明 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高版本的协议。 例如,切换到HTTPS的高版本协议。
L JDBC驱动到Logstash集群中。 操作步骤 验证Logstash集群和数据源之间的网络连通性。 登录云搜索服务管理控制台。 左侧导航栏选择“集群管理 > Logstash”,进入集群列表页面。 在集群列表,单击集群操作列的“配置中心”,进入配置中心页面。 或者,在集群列
Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试,为产品选择和资源配置提供准确的参考依据,本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] credentials = BasicCredentials(ak
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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