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Creazione di indici GPU-accelerated vettoriali - OpenSearch Servizio Amazon

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Creazione di indici GPU-accelerated vettoriali

Dopo l'abilitazione GPU-acceleration sul tuo dominio o sulla tua raccolta, crea indici vettoriali in grado di sfruttare l'elaborazione tramite GPU.

Nota

Quando crei un dominio con GPU-acceleration abilitato, l'index.knn.remote_index_build.enabledimpostazione è true predefinita. Non è necessario impostare esplicitamente questa impostazione durante la creazione degli indici. Per le raccolte, è necessario specificare esplicitamente un valore per questa impostazione.

Creating index with GPU-acceleration

L'esempio seguente crea un indice vettoriale ottimizzato per l'elaborazione tramite GPU. Questo indice memorizza vettori a 768 dimensioni (comuni per gli incorporamenti di testo).

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"
      }
    }
  }
}

Elementi di configurazione chiave:

  • "index.knn": true- Abilita la funzionalità k-next neighbor

  • "index.knn.remote_index_build.enabled": true- Abilita l'elaborazione tramite GPU per questo indice. Quando il dominio è GPU-acceleration abilitato, per impostazione predefinita non si specifica questa impostazione. true Per le raccolte, è necessario specificare esplicitamente un valore per questa impostazione.

  • "dimension": 768- Specifica la dimensione del vettore (regolabile in base al modello di incorporamento)

Creating index without GPU-acceleration

L'esempio seguente crea un indice vettoriale in cui l'elaborazione GPU è disabilitata. Questo indice memorizza vettori a 768 dimensioni (comuni per gli incorporamenti di testo).

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"
      }
    }
  }
}