写入数据文本向量化

写入数据文本向量化 #

Easysearch 使用摄取管道 ingest pipeline 中的一系列处理器，可以对写入的数据进行处理，并且支持对文本进行向量化，本文档介绍如何在 Easysearch 中使用 text_embedding 处理器对写入数据进行向量化。

先决条件 #

支持与 OpenAI API 兼容的 embedding 接口，支持 Ollama embedding 接口。

需要安装 Easysearch 的 knn 和 ai 插件。

在生产环境中使用数据采集时，您的集群应至少包含一个节点，且该节点的节点角色权限设置为 ingest 。

创建带有向量字段的索引 #

首先，需要创建一个包含 knn mapping 的索引，text_vector 是存储向量的字段，向量维度是 768。

PUT /my-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text_vector": {
        "type": "knn_dense_float_vector",
        "knn": {
          "dims": 768,
          "model": "lsh",
          "similarity": "cosine",
          "L": 99,
          "k": 1
        }
      }
    }
  }
}

创建或更新 text_embedding 处理器 #

请求路径：

PUT _ingest/pipeline/<pipeline-id>

请求示例：

    PUT _ingest/pipeline/text-embedding-pipeline
    {
      "description": "用于生成文本嵌入向量的管道",
      "processors": [
        {
          "text_embedding": {
            "url": "https://api.openai.com/v1/embeddings",
            "vendor": "openai",
            "api_key": "<api_key>",
            "text_field": "input_text",
            "vector_field": "text_vector",
            "model_id": "text-embedding-3-small",
            "dims": 768,
            "ignore_missing": false,
            "ignore_failure": false
          }
        }
      ]
    }

请求体字段： #

下表列出了用于创建或更新管道的请求体字段。

参数是否必填类型说明
processors必填数组处理器列表，按顺序执行。示例中仅包含 text_embedding 处理器。
description可选字符串管道的描述信息，用于说明用途（如“生成文本嵌入向量”）。
url必填字符串Embedding API 的完整 URL（如 https://api.openai.com/v1/embeddings ）。
vendor必填字符串服务提供商标识，固定为 "openai" 或 "ollama"。
api_key必填字符串API 密钥，需替换为实际值（如 "sk-xxx"）。
text_field必填字符串输入文本的字段名（如 "input_text"），需与索引中的字段匹配。
vector_field必填字符串存储向量的目标字段名（如 "text_vector"），必须包含在索引的 knn mapping 里。
model_id必填字符串模型名称（如 "text-embedding-3-small" 或 "text-embedding-v3"）。
dims必填整数向量维度（需与所选模型匹配，如 768 对应 text-embedding-3-small）,并与 mapping 里的 dims 保持一致。
ignore_missing可选布尔值若 text_field 不存在是否跳过处理（默认 false）。
ignore_failure可选布尔值若处理失败是否继续执行后续处理器（默认 false）。

若使用国内大模型，例如阿里云的千问，需替换为
url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings
model_id: text-embedding-v3
dims: 根据模型确定

路径参数： #

参数是否必填类型说明
pipeline-id必填字符串分配给管道的唯一标识符，即管道 ID。

若已部署 Ollama 服务，按下面示例使用：

PUT _ingest/pipeline/ollama-embedding-pipeline
{
  "description": "Ollama embedding 示例",
  "processors": [
    {
      "text_embedding": {
        "url": "http://localhost:11434/api/embed",
        "vendor": "ollama",
        "text_field": "input_text",
        "vector_field": "text_vector",
        "model_id": "nomic-embed-text:latest",
        "ignore_missing": false,
        "ignore_failure": false
      }
    }
  ]
}

查看 text_embedding 处理器 #

查看 text_embedding 处理器与查看其他处理器的 api 一致：

GET _ingest/pipeline

返回输出：

{
  "ollama-embedding-pipeline": {
    "description": "Ollama embedding 示例",
    "processors": [
      {
        "text_embedding": {
          "ignore_failure": false,
          "vendor": "ollama",
          "vector_field": "text_vector",
          "text_field": "input_text",
          "ignore_missing": false,
          "model_id": "nomic-embed-text:latest",
          "url": "http://localhost:11434/api/embed"
        }
      }
    ]
  },
  "text-embedding-pipeline": {
    "description": "用于生成文本嵌入向量的管道",
    "processors": [
      {
        "text_embedding": {
          "ignore_failure": false,
          "dims": 768,
          "api_key": "*************************************************vE",
          "vendor": "openai",
          "vector_field": "text_vector",
          "text_field": "input_text",
          "ignore_missing": false,
          "model_id": "text-embedding-3-small",
          "url": "https://poloai.top/v1/embeddings"
        }
      }
    ]
  }
}

api_key 会被遮掩，防止泄露

使用 text_embedding 处理器进行写入时转换 #

与使用其他处理器一致,

POST /_bulk?pipeline=text-embedding-pipeline&pretty&refresh=wait_for
{ "index": { "_index": "my-index" } }
{ "input_text": "第一个批量处理的文本。", "source": "bulk api example 1" }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "bulk_doc_2" } }
{ "input_text": "第二个批量处理的文本，指定了ID。", "priority": 1 }
{ "index": { "_index": "my-index" } }
{ "input_text": "这是另一示例文本。", "tags": ["bulk", "test"] }

查看写入结果

GET my-index/_search

返回输出：

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 3,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "my-index",
        "_type": "_doc",
        "_id": "dd2DAZgB6WXmvHRNYksX",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "input_text": "第一个批量处理的文本。",
          "text_vector": [
            0.012978158,
            0.007739224,
            -0.015867598,
            0.005287578,
            ......

删除 text_embedding 处理器 #

与删除其他处理器一致

DELETE  _ingest/pipeline/text-embedding-pipeline
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