OpenSearch Vector Search Edition prend en charge plusieurs méthodes d'interrogation des données pour répondre à divers besoins.
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Requête hybride : combine la recherche textuelle et vectorielle en exploitant les données structurées et non structurées afin d'améliorer la précision des résultats.
Les vecteurs incluent des vecteurs denses et des vecteurs clairsemés. Le score vectoriel global correspond à la somme de la distance des vecteurs denses et de celle des vecteurs clairsemés. Avec la distance euclidienne (SquareEuclidean), une distance plus faible entre les vecteurs indique une similarité plus élevée.
Le score textuel dépend du degré de correspondance des mots-clés : une meilleure correspondance génère un score plus élevé. Le score composite final est la somme du score vectoriel et du score textuel. Privilégiez un score vectoriel bas et un score textuel élevé. Un score composite plus élevé indique une pertinence accrue du document. Configurez les pondérations pour équilibrer le score vectoriel et le score textuel. Par exemple, réduisez la pondération vectorielle et augmentez la pondération textuelle pour optimiser les résultats de recherche.
Requête vectorielle : importez les données vectorielles générées dans une instance OpenSearch Vector Search Edition et interrogez-les par vecteur.
Requête multi-vecteurs pour un seul document : stockez plusieurs vecteurs dans le champ vectoriel d'un même document pour lancer des requêtes.
Requêtes multiples : envoyez plusieurs requêtes simultanément pour améliorer l'efficacité et la rapidité de réponse.
Requête basée sur la prédiction : convertissez du texte et des images en vecteurs à l'aide du modèle de vectorisation intégré, puis utilisez le texte ou les images pour effectuer des requêtes prédictives.
Requête par clé primaire : identifiez un document par son identifiant unique pour accéder aux données efficacement.
Expression de filtrage : spécifiez des conditions de filtrage pour restreindre les documents renvoyés.
Index inversé : accélérez les recherches en texte intégral et localisez rapidement les documents correspondants pour améliorer les performances des requêtes.