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Amazon OpenSearch Service での K 最近傍 (k-NN) 検索

関連する K 最近傍アルゴリズムでは、Amazon OpenSearch Service 用 k-NN を使用すると、ベクトル空間内のポイントを検索し、ユークリッド距離またはコサイン類似度によってそれらのポイントの「最近傍」を見つけることができます。ユースケースには、推奨 (音楽アプリケーションの「おすすめの曲」機能など)、画像認識、不正行為の検出などがあります。

Amazon OpenSearch Service ドメインで実行されている k-NN プラグインのバージョンを確認するには、次のテーブルを参照してください。各 k-NN プラグインのバージョンは、OpenSearch または Elasticsearch バージョンに対応しています。

k-NN を用いた開始方法

k-NN を使用するには、index.knn 設定でインデックスを作成し、knn_vector データ型の 1 つ以上のフィールドを追加する必要があります。

PUT my-index
{
  "settings": {
    "index.knn": true
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector1": {
        "type": "knn_vector",
        "dimension": 2
      },
      "my_vector2": {
        "type": "knn_vector",
        "dimension": 4
      }
    }
  }
}

knn_vector データ型は、必要な dimension パラメータによって定義された浮動小数点数とともに、10,000 個までの浮動小数点数の単一のリストをサポートします。インデックスを作成したら、そのインデックスにデータを追加します。

POST _bulk
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "1" } }
{ "my_vector1": [1.5, 2.5], "price": 12.2 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "2" } }
{ "my_vector1": [2.5, 3.5], "price": 7.1 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "3" } }
{ "my_vector1": [3.5, 4.5], "price": 12.9 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "4" } }
{ "my_vector1": [5.5, 6.5], "price": 1.2 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "5" } }
{ "my_vector1": [4.5, 5.5], "price": 3.7 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "6" } }
{ "my_vector2": [1.5, 5.5, 4.5, 6.4], "price": 10.3 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "7" } }
{ "my_vector2": [2.5, 3.5, 5.6, 6.7], "price": 5.5 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "8" } }
{ "my_vector2": [4.5, 5.5, 6.7, 3.7], "price": 4.4 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "9" } }
{ "my_vector2": [1.5, 5.5, 4.5, 6.4], "price": 8.9 }

次に、knn クエリタイプを使用してデータを検索できます。

GET my-index/_search
{
  "size": 2,
  "query": {
    "knn": {
      "my_vector2": {
        "vector": [2, 3, 5, 6],
        "k": 2
      }
    }
  }
}

この場合、k はクエリが返す最近傍の数ですが、size オプションも含める必要があります。それ以外の場合は、クエリ全体の k 結果ではなく、各シャード (および各セグメント) の k 結果が返されます。k-NN は、最大 10,000 の k 値をサポートします。

knn クエリを他の句と混在させると、返される結果は k の結果よりも少なくなる場合があります。この例では、post_filter 句を使用することにより、結果の数が 2 から 1 に減ります。

GET my-index/_search
{
  "size": 2,
  "query": {
    "knn": {
      "my_vector2": {
        "vector": [2, 3, 5, 6],
        "k": 2
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 6,
        "lte": 10
      }
    }
  }
}

最適なパフォーマンスを維持しながら大量のクエリを処理する必要がある場合は、_msearch API を使用して JSON を使用して一括検索を作成し、1 つのリクエストを送信して複数の検索を実行できます。

GET _msearch
{ "index": "my-index"}
{ "query": { "knn": {"my_vector2":{"vector": [2, 3, 5, 6],"k":2 }} } }
{ "index": "my-index", "search_type": "dfs_query_then_fetch"}
{ "query": { "knn": {"my_vector1":{"vector": [2, 3],"k":2 }} } }

次の動画は、K-NN クエリの一括ベクトル検索を設定する方法を示しています。

k-NN の違い、チューニング、および制限

OpenSearch では、_cluster/settings APIを使用してすべての k-NN の設定を変更できます。OpenSearch Service では、knn.memory.circuit_breaker.enabled および knn.circuit_breaker.triggered 以外のすべての設定を変更できます。k-NN 統計は、Amazon CloudWatch メトリクスとして含まれています。

特に、knn.memory.circuit_breaker.limit 統計情報およびインスタンスタイプに使用可能な RAM に対して、各データノードの KNNGraphMemoryUsage メトリクスを確認できます。OpenSearch Service は、インスタンスの RAM の半分を Java ヒープ (32 GiB のヒープサイズまで) に使用します。デフォルトでは、k-NN は残りの半分の 50% まで使用するため、32 GiB の RAM を持つインスタンスタイプは 8 GiB のグラフに対応できます (32 * 0.5 * 0.5)。グラフのメモリ使用量がこの値を超えると、パフォーマンスが低下する可能性があります。

インデックスがおおよその k-NN ("index.knn": true) を使っている場合、k-NN インデックスをUltraWarmまたはコールドストレージに移行することはできません。index.knn が false (k-NN) に設定されている場合、インデックスを他のストレージ階層に移動できます。