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Indexación de datos vectoriales y fusión forzada

Una vez que haya creado un índice vectorial acelerado por GPU en su dominio o colección, puede añadir datos vectoriales y optimizar el índice mediante operaciones estándar. OpenSearch La aceleración por GPU mejora automáticamente tanto el rendimiento de indexación como las operaciones de fusión forzada, lo que agiliza la creación y el mantenimiento de aplicaciones de búsqueda vectorial a gran escala sin necesidad de cambiar los flujos de trabajo existentes.

Indexación de datos vectoriales

Indexe los datos vectoriales como lo haría normalmente. La aceleración de la GPU se aplica automáticamente a las operaciones de indexación y fusión forzada. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo añadir documentos vectoriales al índice mediante la API masiva. Cada documento contiene un campo vectorial con valores numéricos y contenido de texto asociado:

POST _bulk
{"index": {"_index": "my-vector-index"}}
{"vector_field": [0.1, 0.2, 0.3, ...], "text": "Sample document 1"}
{"index": {"_index": "my-vector-index"}}
{"vector_field": [0.4, 0.5, 0.6, ...], "text": "Sample document 2"}

Operaciones de fusión forzada

La aceleración de la GPU también se aplica a las operaciones de fusión forzada, lo que puede reducir considerablemente el tiempo necesario para optimizar los índices vectoriales. Ten en cuenta que las colecciones no admiten las operaciones de fusión forzada. El siguiente ejemplo muestra cómo optimizar el índice vectorial mediante la consolidación de todos los segmentos en un solo segmento:

POST my-vector-index/_forcemerge?max_num_segments=1