其他参数配置介绍

索引配置

向量检索插件集成了自研的向量检索引擎，提供了包括GRAPH等索引加速算法。当使用向量索引加速时，为了取得更高的查询性能或者查询精度，插件提供了部分与索引相关的参数配置选项。

• GRAPH相关配置。
  • neighbors：图索引中每个向量的邻居数，默认值为64，值越大查询精度越高。索引越大，构建速度以及后续的查询速度也会变慢。
  • shrink：构建HNSW时的裁边系数，默认值1.0f。
  • scaling：HNSW上层图与下层图数据量的缩放倍数，默认值为50。
  • efc：构建HNSW时考察邻居节点的队列大小，默认值为200，值越大精度越高，构建速度变慢。
  • max_scan_num：扫描节点上限，默认值为10000，值越大精度越高，索引速度变慢。
• PQ相关配置。当创建GRAPH_PQ索引或者PQ码本时都可配置。
  • centroid_num：每一段的聚类中心点数目，默认值为255。
  • fragment_num：段数，默认值为0，插件自动根据向量长度设置合适的段数。

查询配置

除索引的参数配置外，插件还提供针对向量索引的查询参数配置，可以调整GRAPH向量索引查询中的参数，取得更高的查询性能或者查询精度。

集群配置

集群配置参数列表请参见表1。

• 在离线导入数据场景下，为了提高批量写入性能，建议将索引的refresh_interval参数设置为“-1”，即关闭自动刷新索引。
• 建议将备份数“number_of_replicas”设置为“0”，当离线数据导入完成后，再设置为需要的值。

索引缓存查询

向量检索引擎使用C++实现，使用堆外内存，在该插件中提供了两个API，方便对索引缓存进行更好的管理。

• 查看缓存统计信息。

  在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理，上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。

• 清除缓存。

  PUT /_vector/clear/cache

  PUT /_vector/clear/cache/{index}

  在使用向量索引时，缓存机制会限制堆外内存使用量。当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。

向量索引信息查询

• 查看向量检索统计信息。

  GET /_vector/stats

• 预加载向量索引。

  PUT /_vector/warmup/{index}

向量检索词典

• 注册词典

  PUT /_vector/register/{index}

  {

  "dict_name": "my_dict"

  }

• 列举向量检索词典

  GET /_vector/list/{type}

• 取消注册词典

  PUT /_vector/unregister

  {

  "dict_name": "my_dict"

  }

  

  取消注册词典有风险，如果在执行取消注册后还有IVF类型索引仍在使用该词典，则会导致还在使用该词典的索引在重启等场景因为没有词典而异常，请谨慎操作。