重新编译 ElasticSearch 以加速图像搜索和提升文本语义匹配

2023-09-01 16:46:37

通过重新编译 ElasticSearch 提升图像搜索和文本语义匹配性能

优化搜索引擎以应对信息爆炸

随着信息爆炸时代来临，人们对快速准确地检索信息的需求日益增长。传统搜索引擎通常采用关键词匹配策略，虽然在处理结构化数据时表现出色，但面对非结构化数据如图像和文本时却显得捉襟见肘。

ElasticSearch：一个强有力的搜索解决方案

为了满足这一需求，ElasticSearch 应运而生。它是一款开源的分布式搜索引擎，凭借强大的全文搜索和分析功能，可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据和时序数据。ElasticSearch 广泛应用于电子商务、日志分析、安全和机器学习等领域。

提升向量维度：图像搜索和文本语义匹配的利器

ElasticSearch 7 引入了 Dense Vector 和 Sparse Vector 这两种数据类型，为图像搜索和文本语义匹配奠定了基础。然而，默认维度较低，仅支持 1024 维。虽然这足以处理一般的文本语义匹配，如近义词和句向量匹配，但对于处理图像和视频向量却远远不够。

重新编译 ElasticSearch：解锁更高的维度

通过重新编译 ElasticSearch，我们可以增加向量维度，从而大幅提升图像搜索和文本语义匹配的性能。接下来，我们将详细介绍重新编译过程。

步骤 1：安装必备插件

在重新编译 ElasticSearch 之前，需要安装以下插件：

Elasticsearch-head-plugin ：管理 ElasticSearch 集群的 Web UI
Elasticsearch-HQ-plugin ：监控 ElasticSearch 集群的 Web UI
Elasticsearch-x-pack-plugin ：提供安全、监控和报告功能

命令行安装：

bin/elasticsearch-plugin install elasticsearch-head-plugin
bin/elasticsearch-plugin install elasticsearch-HQ-plugin
bin/elasticsearch-plugin install elasticsearch-x-pack-plugin

步骤 2：调整配置设置

安装插件后，需要调整配置设置以启用图像搜索和文本语义匹配功能：

cluster.routing.allocation.require. ：控制分片分配到节点的规则，设置为 true 以确保每个分片分配到资源充足的节点
indices.memory.index_buffer_size ：每个分片在内存中使用的缓冲区大小，设置为 50% 以提供充足内存用于缓存向量数据
indices.vectors.default_dimension ：向量维度的默认值，设置为 2048 以支持图像搜索和文本语义匹配

命令行调整配置：

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.require.same_shard_size": true,
    "indices.memory.index_buffer_size": "50%",
    "indices.vectors.default_dimension": 2048
  }
}

步骤 3：重新编译 ElasticSearch

调整配置设置后，重新编译 ElasticSearch：

命令行重新编译：