Creación de índices vectoriales acelerados por GPU - OpenSearch Servicio Amazon

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Creación de índices vectoriales acelerados por GPU

Después de habilitar la aceleración por GPU en su dominio o colección, cree índices vectoriales que puedan aprovechar el procesamiento de la GPU.

nota

Cuando creas un dominio con la aceleración por GPU habilitada, la configuración es la predeterminada. index.knn.remote_index_build.enabled true No es necesario establecer esta configuración de forma explícita al crear índices. En el caso de las colecciones, debes especificar explícitamente un valor para esta configuración.

Creating index with GPU-acceleration

El siguiente ejemplo crea un índice vectorial optimizado para el procesamiento de la GPU. Este índice almacena vectores de 768 dimensiones (habituales en las incrustaciones de texto).

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"
      }
    }
  }
}

Elementos clave de configuración:

  • "index.knn": true- Habilita la funcionalidad k-near neighbor

  • "index.knn.remote_index_build.enabled": true- Habilita el procesamiento por GPU para este índice. Cuando el dominio tiene habilitada la aceleración por GPU, el valor predeterminado es no especificar esta configuración. true En el caso de las colecciones, debes especificar explícitamente un valor para esta configuración.

  • "dimension": 768- Especifica el tamaño del vector (se ajusta en función del modelo de incrustación)

Creating index without GPU-acceleration

En el siguiente ejemplo, se crea un índice vectorial en el que el procesamiento de la GPU está desactivado. Este índice almacena vectores de 768 dimensiones (habituales en las incrustaciones de texto).

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"
      }
    }
  }
}