Criação de índices vetoriais acelerados por GPU - OpenSearch Serviço Amazon

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Criação de índices vetoriais acelerados por GPU

Depois de ativar a aceleração por GPU em seu domínio ou coleção, crie índices vetoriais que possam aproveitar o processamento da GPU.

nota

Quando você cria um domínio com a aceleração por GPU ativada, a index.knn.remote_index_build.enabled configuração é true por padrão. Você não precisa definir explicitamente essa configuração ao criar índices. Para coleções, você deve especificar explicitamente um valor para essa configuração.

Creating index with GPU-acceleration

O exemplo a seguir cria um índice vetorial otimizado para processamento de GPU. Esse índice armazena vetores de 768 dimensões (comuns para incorporação 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"
      }
    }
  }
}

Principais elementos de configuração:

  • "index.knn": true- Habilita a funcionalidade do vizinho mais próximo

  • "index.knn.remote_index_build.enabled": true- Permite o processamento por GPU para esse índice. Quando o domínio tem a aceleração por GPU ativada, o padrão é não especificar essa configuração. true Para coleções, você deve especificar explicitamente um valor para essa configuração.

  • "dimension": 768- Especifica o tamanho do vetor (ajuste com base no seu modelo de incorporação)

Creating index without GPU-acceleration

O exemplo a seguir cria um índice vetorial em que o processamento da GPU está desativado. Esse índice armazena vetores de 768 dimensões (comuns para incorporação 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"
      }
    }
  }
}