Amazon OpenSearch Service での k-Narest Neighbor (k-NN) 検索

関連付けられた K 最近傍アルゴリズムの略で、Amazon OpenSearch Service の k-NN を使用すると、ベクトル空間内のポイントを検索し、ユークリッド距離またはコサイン類似度でそれらのポイントの「最近傍」を見つけることができます。ユースケースには、推奨 (音楽アプリケーションの「おすすめの曲」機能など)、画像認識、不正行為の検出などがあります。

注記

このドキュメントでは、 OpenSearch サービスと k-NN プラグインのさまざまなバージョン間のバージョン互換性、および マネージド OpenSearch サービスでプラグインを使用する場合の制限について説明します。シンプルな例と複雑な例、パラメータリファレンス、プラグインの完全な API リファレンスなど、k-NN OpenSearch プラグインの包括的なドキュメントについては、オープンソースドキュメント を参照してください。オープンソースのドキュメントでは、パフォーマンスのチューニングと k-NN 固有のクラスター設定についても説明します。

次の表を使用して、Amazon OpenSearch Service ドメインで実行されている k-NN プラグインのバージョンを確認します。各 k-NN プラグインバージョンは、 OpenSearchまたは Elasticsearch バージョンに対応します。

OpenSearch
OpenSearch バージョン	k-NN プラグインバージョン	注目すべき機能
2.13	2.13.0.0
2.11	2.11.0.0	k-NN クエリ内の ignore_unmapped のサポートが追加されました。
2.9	2.9.0.0	Faiss エンジンによる k-NN バイトベクトルと効率的なフィルタリングが実装されました。
2.7	2.7.0.0
2.5	2.5.0.0	k-NN モデルシステムインデックス SystemIndexPlugin 用に拡張、コア HybridFS に Lucene 固有のファイル拡張を追加
2.3	2.3.0.0
1.3	1.3.0.0
1.2	1.2.0.0	Faiss ライブラリのサポートを追加
1.1	1.1.0.0
1.0	1.0.0.0	下位互換性をサポートしながらREST APIの名前が変更され、opendistro から opensearch に名前空間の名前が変更されます

Elasticsearch
Elasticsearch バージョン	k-NN プラグインバージョン	注目すべき機能
7.1	1.3.0.0	ユークリッド距離
7.4	1.4.0.0
7.7	1.8.0.0	コサイン類似度
7.8	1.9.0.0
7.9	1.11.0.0	ウォームアップ API、カスタムスコアリング
7.10	1.13.0.0	ハミング距離、L1 ノルム距離、ペインレススクリプティング

k-NN を用いた開始方法

k-NN を使用するには、index.knn 設定でインデックスを作成し、knn_vector データ型の 1 つ以上のフィールドを追加する必要があります。

PUT my-index
{
  "settings": {
    "index.knn": true
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector1": {
        "type": "knn_vector",
        "dimension": 2
      },
      "my_vector2": {
        "type": "knn_vector",
        "dimension": 4
      }
    }
  }
}

knn_vector データ型は、必要な dimension パラメータによって定義された浮動小数点数とともに、10,000 個までの浮動小数点数の単一のリストをサポートします。インデックスを作成したら、そのインデックスにデータを追加します。

POST _bulk
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "1" } }
{ "my_vector1": [1.5, 2.5], "price": 12.2 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "2" } }
{ "my_vector1": [2.5, 3.5], "price": 7.1 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "3" } }
{ "my_vector1": [3.5, 4.5], "price": 12.9 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "4" } }
{ "my_vector1": [5.5, 6.5], "price": 1.2 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "5" } }
{ "my_vector1": [4.5, 5.5], "price": 3.7 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "6" } }
{ "my_vector2": [1.5, 5.5, 4.5, 6.4], "price": 10.3 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "7" } }
{ "my_vector2": [2.5, 3.5, 5.6, 6.7], "price": 5.5 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "8" } }
{ "my_vector2": [4.5, 5.5, 6.7, 3.7], "price": 4.4 }
{ "index": { "_index": "my-index", "_id": "9" } }
{ "my_vector2": [1.5, 5.5, 4.5, 6.4], "price": 8.9 }

次に、knn クエリタイプを使用してデータを検索できます。

GET my-index/_search
{
  "size": 2,
  "query": {
    "knn": {
      "my_vector2": {
        "vector": [2, 3, 5, 6],
        "k": 2
      }
    }
  }
}

この場合、k はクエリが返す最近傍の数ですが、size オプションも含める必要があります。それ以外の場合は、クエリ全体の k 結果ではなく、各シャード (および各セグメント) の k 結果が返されます。k-NN は、最大 10,000 の k 値をサポートします。

knn クエリを他の句と混在させると、返される結果は k の結果よりも少なくなる場合があります。この例では、post_filter 句を使用することにより、結果の数が 2 から 1 に減ります。

GET my-index/_search
{
  "size": 2,
  "query": {
    "knn": {
      "my_vector2": {
        "vector": [2, 3, 5, 6],
        "k": 2
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 6,
        "lte": 10
      }
    }
  }
}

最適なパフォーマンスを維持しながら大量のクエリを処理する必要がある場合は、_msearch API を使用して JSON を使用して一括検索を作成し、1 つのリクエストを送信して複数の検索を実行できます。

GET _msearch
{ "index": "my-index"}
{ "query": { "knn": {"my_vector2":{"vector": [2, 3, 5, 6],"k":2 }} } }
{ "index": "my-index", "search_type": "dfs_query_then_fetch"}
{ "query": { "knn": {"my_vector1":{"vector": [2, 3],"k":2 }} } }

次の動画は、K-NN クエリの一括ベクトル検索を設定する方法を示しています。

k-NN の違い、チューニング、および制限

OpenSearch では、 _cluster/settings API を使用してすべての k-NN 設定を変更できます。 OpenSearch サービスでは、 knn.memory.circuit_breaker.enabledと を除くすべての設定を変更できますknn.circuit_breaker.triggered。k-NN 統計は Amazon CloudWatch メトリクス として含まれます。

特に、各データノードの KNNGraphMemoryUsageメトリクスを knn.memory.circuit_breaker.limit 統計とインスタンスタイプの使用可能な RAM と照らし合わせて確認します。 OpenSearch サービスは Java ヒープにインスタンスの RAM の半分を使用します (ヒープサイズは 32 GiB まで）。デフォルトでは、k-NN は残りの半分の 50% まで使用するため、32 GiB の RAM を持つインスタンスタイプは 8 GiB のグラフに対応できます (32 * 0.5 * 0.5)。グラフのメモリ使用量がこの値を超えると、パフォーマンスが低下する可能性があります。

インデックスがおおよその k-NN () を使用している場合、k-NN インデックスを UltraWarmまたはコールドストレージに移行することはできません"index.knn": true。index.knn が false (k-NN) に設定されている場合、インデックスを他のストレージ階層に移動できます。