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在 Amazon OpenSearch Service 中搜索 k 最近邻 (k-NN)。

Amazon OpenSearch Service 的 k-NN 简称为其关联的 k 最近邻算法，允许您搜索矢量空间中的点，并通过欧氏距离或余弦相似性查找这些点的“最近邻域”。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 Amazon OpenSearch Service 域中运行的 k-NN 插件版本。每个 k-NN 插件版本对应于 OpenSearch 或 Elasticsearch 版本。

可以在 OpenSearch 文档中找到 k-NN 插件的完整文档。有关 k 最近邻算法的背景信息，请参阅 Wikipedia。

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 _msearchAPI，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 查询设置的批量向量搜索。

k-NN 差异、调整和限制

OpenSearch 允许您使用 _cluster/settings API 修改所有 k-NN 设置。在 OpenSearch Service 上，您可以更改除 knn.memory.circuit_breaker.enabled 和 knn.circuit_breaker.triggered 之外的所有设置。k-NN 统计数据作为 Amazon CloudWatch 指标包括在内。

特别是，请检查每个数据节点上对应于 knn.memory.circuit_breaker.limit 统计数据的 KNNGraphMemoryUsage 指标和实例类型的可用 RAM。OpenSearch Service 将实例的一半内存用于 Java 堆（最大堆大小为 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。

如果索引使用的是近似 k-NN("index.knn": true)，您不能将 k-NN 索引迁移到 UltraWarm 或者冷存储。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。