GPU-beschleunigte Vektorindizes erstellen - OpenSearch Amazon-Dienst

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GPU-beschleunigte Vektorindizes erstellen

Nachdem Sie die GPU-Beschleunigung für Ihre Domain oder Sammlung aktiviert haben, erstellen Sie Vektorindizes, die die Vorteile der GPU-Verarbeitung nutzen können.

Anmerkung

Wenn Sie eine Domain mit aktivierter GPU-Beschleunigung erstellen, ist die Einstellung standardmäßig. index.knn.remote_index_build.enabled true Sie müssen diese Einstellung beim Erstellen von Indizes nicht explizit festlegen. Für Sammlungen müssen Sie explizit einen Wert für diese Einstellung angeben.

Creating index with GPU-acceleration

Im folgenden Beispiel wird ein Vektorindex erstellt, der für die GPU-Verarbeitung optimiert ist. Dieser Index speichert 768-dimensionale Vektoren (üblich für Texteinbettungen).

PUT my-vector-index
{
  "settings": {
    "index.knn": true,
    "index.knn.remote_index_build.enabled": true
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "vector_field": {
        "type": "knn_vector",
        "dimension": 768
      },
      "text": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

Die wichtigsten Konfigurationselemente:

  • "index.knn": true- Aktiviert die K-Nearest-Neighbor-Funktionalität

  • "index.knn.remote_index_build.enabled": true— Aktiviert die GPU-Verarbeitung für diesen Index. Wenn für die Domain die GPU-Beschleunigung aktiviert ist, wird diese Einstellung standardmäßig auf nicht angegeben. true Für Sammlungen müssen Sie explizit einen Wert für diese Einstellung angeben.

  • "dimension": 768- Legt die Vektorgröße fest (passt sich an Ihr Einbettungsmodell an)

Creating index without GPU-acceleration

Im folgenden Beispiel wird ein Vektorindex erstellt, bei dem die GPU-Verarbeitung deaktiviert ist. Dieser Index speichert 768-dimensionale Vektoren (üblich für Texteinbettungen).

PUT my-vector-index
{
  "settings": {
    "index.knn": true,
    "index.knn.remote_index_build.enabled": false
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "vector_field": {
        "type": "knn_vector",
        "dimension": 768
      },
      "text": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}