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Indexation de données vectorielles et fusion forcée

Une fois que vous avez créé un index vectoriel accéléré par GPU sur votre domaine ou votre collection, vous pouvez ajouter des données vectorielles et optimiser votre index à l'aide d'opérations standard. OpenSearch L'accélération par GPU améliore automatiquement les performances d'indexation et les opérations de fusion forcée, accélérant ainsi la création et la maintenance d'applications de recherche vectorielle à grande échelle sans qu'il soit nécessaire de modifier vos flux de travail existants.

Indexation de données vectorielles

Indexez les données vectorielles comme vous le feriez normalement. L'accélération du GPU s'applique automatiquement aux opérations d'indexation et de fusion forcée. L'exemple suivant montre comment ajouter des documents vectoriels à votre index à l'aide de l'API en bloc. Chaque document contient un champ vectoriel avec des valeurs numériques et le contenu textuel associé :

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"}

Opérations de fusion forcée

L'accélération GPU s'applique également aux opérations de fusion forcée, qui peuvent réduire considérablement le temps nécessaire pour optimiser les index vectoriels. Notez que les opérations de fusion forcée ne sont pas prises en charge sur les collections. L'exemple suivant montre comment optimiser votre index vectoriel en consolidant tous les segments en un seul segment :

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