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Creación de índices GPU-accelerated vectoriales - OpenSearch Servicio Amazon

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Creación de índices GPU-accelerated vectoriales

Tras habilitarlos GPU-acceleration en tu dominio o colección, crea índices vectoriales que puedan aprovechar el procesamiento de la GPU.

nota

Cuando creas un dominio con la GPU-acceleration opción habilitada, la index.knn.remote_index_build.enabled configuración es true predeterminada. No es necesario establecer esta configuración de forma explícita al crear índices. En el caso de las colecciones, debe especificar explícitamente un valor para esta configuración.

Creating index with GPU-acceleration

En el siguiente ejemplo, se crea un índice vectorial optimizado para el procesamiento de GPU. Este índice almacena vectores de 768 dimensiones (algo habitual en las incrustaciones 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"
      }
    }
  }
}

Elementos clave de configuración:

  • "index.knn": true- Activa la funcionalidad del vecino más cercano

  • "index.knn.remote_index_build.enabled": true- Habilita el procesamiento por GPU para este índice. Cuando el dominio GPU-acceleration está habilitado, no se especifica esta configuración de forma predeterminada. true En el caso de las colecciones, debe especificar explícitamente un valor para esta configuración.

  • "dimension": 768- Especifica el tamaño del vector (se ajusta en función de su modelo de incrustación)

Creating index without GPU-acceleration

En el siguiente ejemplo, se crea un índice vectorial en el que el procesamiento por GPU está desactivado. Este índice almacena vectores de 768 dimensiones (algo habitual en las incrustaciones 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"
      }
    }
  }
}