Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze gids voor het configureren en implementeren van Vector Search in je OpenSearch 2.5 cluster voor semantische zoekopdrachten: 1. Controleer of je OpenSearch de benodigde plugins heeft: - OpenSearch heeft ondersteuning voor knn-search via de k-NN plugin. - Zorg dat de k-NN plugin geïnstalleerd en geactiveerd is (controleer met `bin/opensearch-plugin list`). 2. Installeer de k-NN plugin (indien nog niet gedaan): ```bash ./bin/opensearch-plugin install opensearch-knn ``` Herstart vervolgens je cluster. 3. Maak een index met de juiste mappings voor vector search: ```json PUT /producten { "settings": { "index": { "knn": true, "knn.space_type": "cosinesim" } }, "mappings": { "properties": { "naam": { "type": "text" }, "beschrijving": { "type": "text" }, "vector": { "type": "knn_vector", "dimension": 768 } } } } ``` Hiermee wordt een index aangemaakt die geschikt is voor knn-zoekopdrachten met vectoren van 768 dimensies. 4. Voer vectoren in (bijvoorbeeld na het genereren met een embedding model zoals SentenceTransformers): ```json POST /producten/_doc/1 { "naam": "Voorbeeld Product", "beschrijving": "Beschrijving van het product", "vector": [/* 768 getallen hier */] } ``` Herhaal dit voor je dataset. 5. Voer een zoekopdracht uit gebaseerd op een natuurlijke taal query: - Converteer de zoekvraag naar een vector (bijvoorbeeld met hetzelfde embedding model dat je voor je dataset hebt gebruikt). - Gebruik de _search API met knn-zoek: ```json POST /producten/_search { "size": 10, "query": { "knn": { "vector": { "vector": [/* 768 getallen */], "k": 10 } } } } ``` Dit geeft de meest vergelijkbare documenten terug. 6. Optimaliseer voor lage latency en hoge nauwkeurigheid: - Kies voor een geschikte space_type zoals `cosinesim` of `l2`. - Pas de `k`-waarde aan voor de balans tussen snelheid en nauwkeurigheid. - Overweeg het gebruik van pre-computed embeddings en batchverwerking. - Monitor en tune de index-configuratie en querysnelheid. 7. Overweeg het gebruik van een dedicated embedding model: - Bijvoorbeeld SentenceTransformers of een ander NLP-model dat goede semantische embeddings produceert. 8. Test en evalueer je setup: - Voer verschillende queries uit. - Meet de latency en nauwkeurigheid. - Pas de parameters aan waar nodig. Met deze stappen kun je semantische zoekopdrachten en vergelijkbare documenten realiseren in je OpenSearch 2.5 cluster. Mocht je verdere hulp nodig hebben bij specifieke code of instellingen, laat het gerust weten!

Hier is een stapsgewijze handleiding voor het configureren en implementeren van Vector Search in uw OpenSearch 2.5 cluster: ## 1. Voorbereiding en Index Configuratie ### Index Mapping aanmaken: ```json PUT /product-index { "settings": { "index": { "knn": true, "knn.algo_param.ef_search": 100 } }, "mappings": { "properties": { "product_name": { "type": "text" }, "description": { "type": "text" }, "category": { "type": "keyword" }, "price": { "type": "float" }, "product_vector": { "type": "knn_vector", "dimension": 768, "method": { "name": "hnsw", "space_type": "cosinesimil", "engine": "nmslib", "parameters": { "ef_construction": 128, "m": 16 } } } } } } ``` ## 2. Vector Embeddings Genereren ### Gebruik een geschikt embedding model: - **Aanbevolen modellen**: sentence-transformers zoals `all-MiniLM-L6-v2` (384D) of `all-mpnet-base-v2` (768D) - **Alternatief**: OpenAI embeddings of Cohere embeddings ### Python voorbeeld voor embedding generatie: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer import requests import json # Model laden model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2') # Embedding genereren voor productbeschrijving def generate_embedding(text): return model.encode(text).tolist() # Document indexeren def index_product(product_data): embedding = generate_embedding(product_data['description']) document = { "product_name": product_data['name'], "description": product_data['description'], "category": product_data['category'], "price": product_data['price'], "product_vector": embedding } response = requests.post( 'https://your-opensearch-host/product-index/_doc', json=document, auth=('username', 'password') ) return response.json() ``` ## 3. Vector Search Query's ### Basis semantische zoekopdracht: ```json POST /product-index/_search { "size": 10, "query": { "knn": { "product_vector": { "vector": [0.1, 0.2, ..., 0.768], "k": 10 } } } } ``` ### Gecombineerde zoekopdracht (vector + filter): ```json POST /product-index/_search { "size": 10, "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "category": "electronics" } } ], "should": [ { "knn": { "product_vector": { "vector": [0.1, 0.2, ..., 0.768], "k": 10 } } } ] } } } ``` ## 4. Optimalisatie voor Prestatie ### Index instellingen voor lage latency: ```json PUT /product-index/_settings { "index": { "knn.algo_param.ef_search": 50, "refresh_interval": "30s" } } ``` ### Aanbevolen HNSW parameters: - **m**: 16 (aantal bi-directionele links) - **ef_construction**: 128-200 (hogere waarde = betere nauwkeurigheid) - **ef_search**: 50-100 (balans tussen snelheid en nauwkeurigheid) ## 5. Implementatie Pipeline ### Complete workflow: ```python class VectorSearchEngine: def __init__(self, opensearch_host, model_name): self.opensearch_host = opensearch_host self.model = SentenceTransformer(model_name) def index_products(self, products_batch): """Indexeer een batch producten met embeddings""" bulk_actions = [] for product in products_batch: embedding = self.model.encode(product['description']).tolist() action = { "index": { "_index": "product-index", "_id": product['id'] } } document = { **product, "product_vector": embedding } bulk_actions.append(action) bulk_actions.append(document) # Bulk indexeren voor betere prestaties response = requests.post( f"{self.opensearch_host}/_bulk", json=bulk_actions, headers={"Content-Type": "application/json"}, auth=('username', 'password') ) return response.json() def semantic_search(self, query, category_filter=None, k=10): """Voer semantische zoekopdracht uit""" query_embedding = self.model.encode(query).tolist() search_query = { "knn": { "product_vector": { "vector": query_embedding, "k": k } } } if category_filter: search_query = { "bool": { "must": [search_query], "filter": [{"term": {"category": category_filter}}] } } response = requests.post( f"{self.opensearch_host}/product-index/_search", json={"query": search_query, "size": k}, auth=('username', 'password') ) return response.json() ``` ## 6. Monitoring en Optimalisatie ### Performance monitoring: - Monitor query latency via OpenSearch Dashboards - Houd recall rates bij met testqueries - Pas `ef_search` aan op basis van performance requirements ### Cluster sizing richtlijnen: - **Memory**: Minimaal 30-50% meer RAM dan totale vector grootte - **CPU**: Moderne multi-core processors voor parallelle search - **Storage**: SSD aanbevolen voor lage latency ## 7. Best Practices 1. **Batch processing**: Gebruik bulk API voor het indexeren van grote datasets 2. **Vector normalisatie**: Gebruik cosine similarity voor betere resultaten 3. **Hybride search**: Combineer vector search met traditionele filters 4. **Query caching**: Cache veelgebruikte query embeddings 5. **Model selectie**: Test verschillende embedding modellen voor uw use case Deze configuratie biedt een goede balans tussen lage latency en hoge nauwkeurigheid voor uw productzoekfunctionaliteit.