CSS vector database полностью совместима с нативным клиентом OpenSearch Python. С помощью этого SDK вы можете использовать Python для простого управления жизненным циклом векторных индексов в кластерах OpenSearch: от создания векторных индексов и импорта векторов высокой размерности с высокой скоростью до выполнения поисков приближенных ближайших соседей (ANN) с миллисекундным откликом. Пример кода в этой теме модульный и готов к запуску. Всего за несколько минут вы можете выполнить полный рабочий процесс от загрузки данных до векторного поиска, что поможет ускорить развертывание вашего сервиса.
Пакет зависимостей Python установлен на клиенте. Если он не установлен, выполните следующую команду для его установки:
# OpenSearch 2.19.0pip install opensearch-py==2.8.0# OpenSearch 1.3.6pip install opensearch-py==1.1.0
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394from opensearchpy import OpenSearch# Create a client.def get_client(hosts: list, user: str = None, password: str = None):if user and password:return OpenSearch(hosts, http_auth=(user, password), verify_certs=False, ssl_show_warn=False)else:return OpenSearch(hosts)# Create an index table.def create(client: OpenSearch, index: str):# Index mapping informationindex_mapping = {"settings": {"index": {"vector": "true", # Enable the vector feature."number_of_shards": 1, # Set the number of index shards as needed."number_of_replicas": 0 # Set the number of index replicas as needed.}},"mappings": {"properties": {"my_vector": {"type": "vector","dimension": 2,"indexing": True,"algorithm": "GRAPH","metric": "euclidean"}# Other fields can be added if necessary.}}}res = client.indices.create(index=index, body=index_mapping)print("create index result: ", res)# Write data.def write(client: OpenSearch, index: str, vecs: list, bulk_size=500):for i in range(0, len(vecs), bulk_size):actions = ""for vec in vecs[i: i + bulk_size]:actions += '{"index": {"_index": "%s"}}\n' % indexactions += '{"my_vector": %s}\n' % str(vec)client.bulk(body=actions, request_timeout=3600)client.indices.refresh(index=index, request_timeout=3600)print("write index success!")# Query a vector index.def search(client: OpenSearch, index: str, query: list, size: int):# Query statement. Select an appropriate query method.query_body = {"size": size,"query": {"vector": {"my_vector": {"vector": query,"topk": size}}}}res = client.search(index=index, body=query_body)print("search index result: ", res)# Delete an index.def delete(client: OpenSearch, index: str):res = client.indices.delete(index=index)print("delete index result: ", res)if __name__ == '__main__':os_client = get_client(hosts=['http://xx.xx.xx.xx:9200'])# For a security-mode cluster that uses HTTPS, run the following:# os_client = get_client(hosts=['https://xx.xx.xx.xx:9200', 'https://xx.xx.xx.xx:9200'], user='xxxxx', password='xxxxx')# For a security-mode cluster with HTTPS disabled, run the following:# os_client = get_client(hosts=['http://xx.xx.xx.xx:9200', 'http://xx.xx.xx.xx:9200'], user='xxxxx', password='xxxxx')# Test the index name.index_name = "my_index"# Create an index.create(os_client, index=index_name)# Write data.data = [[1.0, 1.0], [2.0, 2.0], [3.0, 3.0]]write(os_client, index=index_name, vecs=data)# Query an index.query_vector = [1.0, 1.0]search(os_client, index=index_name, query=query_vector, size=3)# Delete an index.delete(os_client, index=index_name)