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_cluster/settings { "persistent": { "index.trash.enabled": true } } 表1 配置项说明 配置项 说明 “index.trash.enabled” 索引回收站开关，缺省值是“false”，表示不启用索引回收站功能，集群与开源E
熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.cache.circuit_breaker.cpu.limit": "75%" } } 如果需要返回的字段较少，且均为keyword或者数值类型字段，可
当这些预置词库已满足集群业务的分词需求时，则集群无需配置自定义词库即可直接实现关键词搜索。 当预置词库不满足集群业务分词需求时，可以给集群添加主词词库、停词词库或同义词词库，亦或者是修改预置的四个词库，使集群能够实现关键词或同义词搜索。 CSS服务的各类词库介绍请参见表1。 表1 词库介绍 词库类型 说明 文件要求
指定节点类型缩容 功能介绍 该接口用于集群对不同类型实例的个数以及存储容量进行缩容。包周期类型的集群不支持通过api进行指定节点类型缩容操作。 在缩容前，建议备份所有关键数据，以免造成数据丢失。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/extend/{pr
"topk":2 } } } } 表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。
配置Elasticsearch集群自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题： 管理Elasticsearch集群
提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上
建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G，否则无法使用CSS服务的向量检索插件，如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划 向量检索的索引构建与查询均使用堆外内存，所以集群容量与索引类型、总堆外内存大小等因素相关。通过预
node specifications. 节点规格信息不合法。 请根据获取实例规格列表接口获取对应的节点规格。 400 CSS.5094 Invalid node scale-out type. 节点扩容类型不合法。 请检查并输入合规的节点类型。 400 CSS.5095 The current
访问日志的配置项说明 配置项 类型 说明 duration_limit String 访问日志记录时间。 取值范围：10~120 单位：s 默认值：30 capacity_limit String 访问日志记录大小。统计开启访问日志后记录的请求大小，当统计的大小大于该配置值，访问日志记录终止。
准备工具和软件，判断ECS是否可以联网，选择不同的安装方式。 是，选择在线安装工具和软件，直接使用yum和pip安装，具体请参见3。 否，选择离线安装工具和软件，下载安装包到虚拟机上执行安装命令，具体请参见4。 表2 准备工具和软件 类型 目的 获取位置 Python2 主要用户执行迁移脚本。
CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。
假设您计划购买一个节点存储为高I/O 40GB的集群，且选择Kibana公网访问。在购买集群的配置确认页面，您将看到所需费用的明细，如图1所示。 图1 配置费用示例 配置费用将包括以下部分： 节点规格：根据所选配置（包括vCPU和内存）计算的费用。 节点存储：节点的存储费用。 Kibana公网带宽：根据所选带宽大小计算的费用。
binary"时使用。 默认值：euclidean。 dim_type 向量维度值的类型。 可选值：binary、float（默认）。 表4 可选参数说明 类型 参数 说明 GRAPH类索引配置参数 neighbors 图索引中每个向量的邻居数，默认值为64，值越大查询精度越高。
创建一个带有嵌套字段的向量索引，该索引包含一个id字段，类型为keyword，包含一个embedding字段，类型为nested。embedding嵌套字段包含两个子字段chunk和emb，其中chunk为keyword类型，emb为vector类型。 PUT my_index { "settings":
熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.cache.circuit_breaker.cpu.limit": "75%" } } 如果需要返回的字段较少，且均为keyword或者数值类型字段，可
射到角色，实现用户关联角色权限。 角色映射功能允许配置角色的成员，通过用户名、后端角色和主机名将用户分配给相应的角色。支持为每种角色配置集群访问权限、索引和文档的访问权限，以及Kibana的使用权限。 有关安全集群的更多安全配置信息以及详细的操作指导，可以参考Elasticsearch的安全模式官方介绍。
{" + " \"type\": \"vector\"," + // 设置该字段为向量类型 " \"indexing\": \"true\"," + // 开启索引加速
本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： pip install opensearch-py==1.1.0 代码示例 1 2 3 4 5 6
当这些预置词库已满足集群业务的分词需求时，则集群无需配置自定义词库即可直接实现关键词搜索。 当预置词库不满足集群业务分词需求时，可以给集群添加主词词库、停词词库或同义词词库，亦或者是修改预置的四个词库，使集群能够实现关键词或同义词搜索。 CSS服务的各类词库介绍请参见表1。 表1 词库介绍 词库类型 说明 文件要求
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