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在 Amazon 服务中搜索 k 最近邻 (k-nn) OpenSearch

Amazon S OpenSearch ervice 的 k-nn 是其关联的 k 最近邻算法的缩写，它允许您在向量空间中搜索点，并通过欧几里得距离或余弦相似度找到这些点的 “最近邻”。使用案例包括推荐（例如，音乐应用程序中的“您可能喜欢的其他歌曲”功能）、图像识别和欺诈检测。

使用下表查找在您的亚马逊 OpenSearch 服务域上运行的 k-nn 插件的版本。每个 k-nn 插件版本都对应一个OpenSearch或 Elasticsearch 版本。

k-NN 入门

要使用 k-NN，您必须使用 index.knn 设置创建索引，然后添加一个或多个数据类型为 knn_vector 的字段。

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 数据类型支持最多 10,000 个浮点数的单个列表，浮点数的数量由所需的 dimension 参数定义。创建索引后，向其中添加一些数据。

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 }

然后，您可以使用 knn 查询类型搜索数据。

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

在这种情况下，k 是您希望查询返回的邻居数，但您还必须包含 size 选项。否则，您将获得针对每个分区（和每个分段）的 k 个结果，而不是针对整个查询的 k 个结果。k-NN 支持的最大 k 值为 10,000。

如果将 knn 查询与其他子句混合，则收到的结果数可能少于 k 个。在此示例中，post_filter 子句将结果数从 2 减少到 1。

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
      }
    }
  }
}

如果您需要在保持最佳性能的同时处理大量查询，则可以使用 _msearch API，借助 JSON 构建批量搜索，然后发送单个请求以执行多个搜索：

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 }} } }

以下视频演示了如何为 K-NN 查询设置批量向量搜索。

k-NN 差异、调整和限制

OpenSearch 允许您使用 API 修改所有 k-nn 设置。_cluster/settings在 OpenSearch 服务中，您可以更改除knn.memory.circuit_breaker.enabled和之外的所有设置knn.circuit_breaker.triggered。k-nn 统计数据包含在 A ma CloudWatch zon 指标中。

特别是，根据knn.memory.circuit_breaker.limit统计数据和该实例类型的可用 RAM 检查每个数据节点上的KNNGraphMemoryUsage指标。 OpenSearch 服务将实例内存的一半用于 Java 堆（堆大小不超过 32 GiB）。默认情况下，k-NN 使用最多 50% 的剩余一半，因此具有 32 GiB RAM 的实例类型可以容纳 8 GiB 的图形 (32 * 0.5 * 0.5)。如果图形内存使用量超过此值，性能可能会受到影响。

如果索引使用近似的 k-nn ()，则无法将 k-n n 索引迁移到UltraWarm或冷存储。"index.knn": true如果 index.knn 已设为 false（准确 k-NN），则您可以将索引移至其他存储层。