INFINI Easysearch 向量搜索实战（二）

上回 我们通过 Ingest Pipeline 把数据在写入 Easysearch 的过程中自动转换成了向量，这次我们通过 Search Pipeline 实现查询时将查询内容转换成向量并进行查询。

Embedding 服务

这里要保持与写入时使用的模型一致。

实战

我们实战演示分为以下几个步骤：

1. 建立 Search Pipeline
2. 设置索引默认 Pipeline
3. 数据查询

建立 Search Pipeline

PUT /_search/pipeline/default_model_pipeline
{
  "rewrite_processors": [
    {
      "semantic_query_enricher" : {
        "description": "Sets the default embedding model",
        "url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings",
        "vendor": "openai",
        "api_key": "<api_key>",
        "default_model_id": "text-embedding-v4",
        "vector_field_model_id": {
           "text_vector": "text-embedding-v4"
        }
      }
    }
  ]
}

设置索引默认 Pipeline

为了方便查询，不用每次查询都指定 Pipeline，我们设置默认值。

PUT /my-index/_settings
{
  "index.search.default_pipeline" : "default_model_pipeline"
}

数据查询

使用上次写入的数据进行查询测试，但不直接查询原来的文本内容。

GET /my-index/_search
{
  "_source": "input_text",
  "query": {
    "semantic": {
      "text_vector": {
        "query_text": "非常先进高级的生产车间",
        "candidates": 100,
        "query_strategy": "LSH_COSINE"
      }
    }
  }
}

参数解释请查看文档。

OK，从上面可以看到，我们没有直接搜索原文本中的内容或关键字，但还是通过文本的语义检索到了相关内容。

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