Création d'index vectoriels accélérés par GPU - Amazon OpenSearch Service

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Création d'index vectoriels accélérés par GPU

Après avoir activé l'accélération GPU sur votre domaine ou votre collection, créez des index vectoriels qui peuvent tirer parti du traitement par GPU.

Note

Lorsque vous créez un domaine avec l'accélération GPU activée, le index.knn.remote_index_build.enabled paramètre est true défini par défaut. Il n'est pas nécessaire de définir explicitement ce paramètre lors de la création d'index. Pour les collections, vous devez spécifier explicitement une valeur pour ce paramètre.

Creating index with GPU-acceleration

L'exemple suivant crée un index vectoriel optimisé pour le traitement par GPU. Cet index stocke des vecteurs à 768 dimensions (courants pour les intégrations de texte).

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"
      }
    }
  }
}

Principaux éléments de configuration :

  • "index.knn": true- Active la fonctionnalité du voisin le plus proche

  • "index.knn.remote_index_build.enabled": true- Active le traitement par GPU pour cet index. Lorsque l'accélération GPU est activée sur le domaine, le fait de ne pas spécifier ce paramètre est défini par défaut sur. true Pour les collections, vous devez spécifier explicitement une valeur pour ce paramètre.

  • "dimension": 768- Spécifie la taille du vecteur (ajustez en fonction de votre modèle d'intégration)

Creating index without GPU-acceleration

L'exemple suivant crée un index vectoriel dans lequel le traitement par GPU est désactivé. Cet index stocke des vecteurs à 768 dimensions (courants pour les intégrations de texte).

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"
      }
    }
  }
}