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# ベクトルデータのインデックス作成と強制マージ
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ドメインまたはコレクションに GPU アクセラレーションベクトルインデックスを作成したら、標準の OpenSearch オペレーションを使用してベクトルデータを追加し、インデックスを最適化できます。GPU アクセラレーションは、インデックス作成のパフォーマンスと強制マージオペレーションの両方を自動的に強化するため、既存のワークフローを変更することなく、大規模なベクトル検索アプリケーションを迅速に構築して維持できます。

## ベクトルデータのインデックス作成
<a name="gpu-acceleration-indexing-data"></a>

通常どおりにベクトルデータをインデックス化します。GPU アクセラレーションは、インデックス作成および強制マージオペレーションに自動的に適用されます。次の例は、[バルク](https://docs.opensearch.org/latest/api-reference/document-apis/bulk/#index) API を使用してベクトルドキュメントをインデックスに追加する方法を示しています。各ドキュメントには、数値と関連するテキストコンテンツを含むベクトルフィールドが含まれています。

```
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"}
```

### 強制マージオペレーション
<a name="gpu-acceleration-force-merge"></a>

GPU アクセラレーションは[強制マージ](https://docs.opensearch.org/latest/api-reference/index-apis/force-merge/)オペレーションにも適用され、ベクトルインデックスの最適化に必要な時間を大幅に短縮できます。強制マージオペレーションはコレクションではサポートされていないことに注意してください。次の例は、すべてのセグメントを 1 つのセグメントに統合してベクトルインデックスを最適化する方法を示しています。

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