人脸检索图像

场景描述

某电商平台希望提升商品搜索的准确率，通过深度学习模型将商品图片转换为语义向量，并结合价格、名称等属性存储至Elasticsearch集群。用户可通过以下方式实现混合搜索：

• 纯向量检索：查找与目标图片最相似的商品。
• 过滤检索：在指 定价 格区间内查找相似商品。
• 组合查询：结合关键词与向量相似度进行搜索。

假设该电商网站经营商品的向量数据如下所示：

{
  "products":[
    {"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","image_vector":[1.0, 1.0],"price":100.0}
    {"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","image_vector":[1.0, 2.0],"price":200.0}
    {"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","image_vector":[1.0, 3.0],"price":300.0}
    {"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","image_vector":[10.0, 20.0],"price":100.0}
    {"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","image_vector":[10.0, 30.0],"price":200.0}
    {"productName":"2017春装新款休闲裤女装","image_vector":[100.0, 200.0],"price":100.0}
    {"productName":"2017春装新款休闲裤女装","image_vector":[100.0, 300.0],"price":200.0}
  ]
}

操作流程

以下是使用Elasticsearch集群完成数据搜索的操作步骤。

开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。

1. 步骤一：创建Elasticsearch集群：创建一个非安全模式的Elasticsearch集群用于向量检索。
2. 步骤二：登录Kibana：登录Kibana，访问集群。
3. 步骤三：创建向量索引：创建向量索引，用于存储向量数据。
4. 步骤四：导入向量数据：使用开源Elasticsearch API导入数据。
5. 步骤五：向量检索：在Elasticsearch集群中对数据进行纯向量搜索和组合查询。
6. 步骤六：删除索引：当不再使用对应的索引数据时，可以删除对应索引节约资源。

准备工作

已注册华为账号并开通华为云，进行了实名认证，且在使用 云搜索服务 前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。

步骤一：创建Elasticsearch集群

创建一个非安全模式的Elasticsearch集群用于向量检索。

1. 登录 云搜索 服务管理控制台。
2. 在左侧导航栏选择“集群管理 > Elasticsearch”。
3. 在集群列表右上角，单击“创建集群”，默认进入新版创建页面。
   图1 新版创建页面
   
4. 集群配置，选择集群类型和版本。

   表1 集群配置

   参数	示例	说明
   集群类型	Elasticsearch	选择“Elasticsearch”。
   集群版本	7.10.2	选择所需的集群版本，支持的版本以界面可选项为准。 Elasticsearch集群仅7.6.2和7.10.2版本自带 CS S向量搜索引擎，如果要使用CSS向量数据库功能，则必须选择这两个版本。

5. 基础配置，选择当前区域、可用区和计费模式。

   表2 基础配置

   参数	示例	说明
   当前区域	华北-北京四	选择集群的所在区域。区域指集群的物理数据中心所在的位置，不同区域的云服务产品之间内网互不相通。建议就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。
   可用区	可用区1	选择集群工作区域下关联的可用区。可用区指在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。 最多支持配置3个可用区。
   计费模式	按需计费	选择集群的计费模式，集群支持包年/包月和按需计费两种模式。 包年/包月：预付费模式，按照订单的购买周期结算。 按需计费：后付费模式，按照集群实际使用时长计费，计费周期为一小时，不足一小时按一小时计费。

6. 配置数据节点。
   数据节点用于存储集群数据，当集群未启用Master节点和Client节点时，数据节点将同时承担集群管理、存储数据、提供接入集群和分析数据的职责。此时，为保证集群中数据的稳定性，建议设置节点数量大于等于3个。

   图2 配置数据节点
   

   表3 数据节点配置

   参数	示例	说明
   CPU架构	X86计算	选择数据节点的CPU架构。支持“X86计算”和“鲲鹏计算”，具体支持的类型由实际区域环境决定。
   节点规格	ess.spec-4u8g	选择数据节点的规格。单击“选择节点规格”，在弹框中选择合适的规格。 规格列表的“vCPUs | 内存”呈现了规格的CPU核数和内存，“建议存储范围”呈现了该规格支持的存储容量。 不同区域支持的节点规格不同，请以实际环境为准。
   节点存储类型和容量	高I/O 40GB	选择数据节点的存储类型和容量。 当“节点规格”选择的是 云硬盘 时，需要选择云硬盘类型，并根据业务需要配置存储容量。 不同区域支持的云硬盘类型不同，请以实际环境为准。 节点存储容量的取值范围由所选的“节点规格”决定，且必须是20的倍数。 节点存储容量不支持就地缩容，请评估好业务量，合理选择。 当“节点规格”选择的是本地盘时，无需配置节点存储类型，节点存储容量是固定值，由选择的本地盘规格决定。
   节点数量	1	设置集群中的数据节点个数。 当集群配置了Master节点，则数据节点的节点数量支持1~200。 当集群未配置Master节点，则数据节点的节点数量支持1~32。 建议数据节点的节点数量大于或等于3，以提升集群可用性。

7. Master节点、Client节点和冷数据节点均保持默认值，不启用即可。
   • Master节点负责管理集群中所有节点任务，如集群元数据、索引及分片分配，保障大规模集群稳定运行，适用于需高可用性与集中管控的场景。
   • Client节点负责接收并协调外部请求（如搜索和写入），优化高负载查询和集群扩展性，适用于处理复杂查询和大规模分片场景。
   • 冷数据节点用于存储查询时延要求不高且数据量大的历史数据，适用于大规模数据集存储，有利于优化存储成本和查询性能。
8. 网络配置，设置集群的 VPC 、IP地址和安全组。
   图3 网络配置
   

   表4 网络配置

   参数	示例	说明
   虚拟私有云	vpc-default	指定集群使用的 虚拟专用网络 ，可以对不同业务进行网络隔离
   子网	subnet-default	指定集群使用的子网，通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 选择当前虚拟 私有云 下的子网。
   IPv4地址	自动分配IPv4地址	分配集群节点的IPv4地址。
   安全组	default	指定集群使用的安全组，安全组起着虚拟防火墙的作用，为集群提供安全的网络访问控制策略。 所选安全组的入方向规则中，“协议端口”必须为“全部”或包含9200的端口范围，否则外部业务访问可能会异常。

9. 安全模式配置。关闭安全模式，本集群仅做入门指导使用，无需启用安全模式。
   • 安全模式的集群会对集群进行通讯加密和安全认证。
   • 非安全模式的集群无需安全认证即可访问，并且采用HTTP明文传输数据。建议确认访问环境的安全性，勿将访问接口暴露到公网环境上。
10. 集群管理配置，设置集群名称、企业项目等信息。

    表5 集群管理

    参数	示例	说明
    集群名称	Sample-ESCluster	自定义集群名称。
    添加描述	不添加	为集群添加描述，方便用户识别。
    企业项目	default	给集群绑定一个企业项目。 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理，默认项目为“default”。 如果开通了“企业项目”，请从下拉列表中选择所在的企业项目。
    标签	不添加	为集群添加标签，方便用户识别和管理拥有的集群资源。 每个集群最多可以设置20个标签。

11. 更多配置，单击展开更多集群高级配置，根据业务需要设置自动创建集群快照、终端节点服务等功能。本集群仅做入门指导使用，无需更多配置，保持默认不启用即可。
12. 单击“立即创建”，开始创建集群。
13. 返回集群列表，查看新建的集群。当集群创建成功后，“集群状态”会变为“可用”。
    图4 查看集群状态
    

步骤二：登录Kibana

集群创建成功后，通过Kibana访问Elasticsearch集群。

1. 在Elasticsearch集群列表，选择已创建的“Sample-ESCluster”集群，单击操作列中的“Kibana”进入Kibana控制台。
2. 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入Console界面。
   Console左侧区域为输入框，输入框右侧的三角形为执行命令按钮，Console右侧为结果输出区域。

   图5 Console界面
   

步骤三：创建向量索引

在Elasticsearch集群中创建向量索引，用于存储向量数据。

PUT /my_store 
{
  "settings": {       		// 索引级别的配置
    "index": {
      "vector": true  		// 启用向量检索功能
    }
  },
  "mappings": {       		// 定义文档字段结构和类型
    "properties": {
      "productName": {    	// 商品名称字段（文本类型）
        "type": "text",   	// 标准文本类型，支持全文搜索
        "analyzer": "ik_smart"  // 使用ik_smart中文分词器进行智能分词
      },
      "image_vector": {   	// 图像特征向量字段
        "type": "vector", 	// 声明为向量类型
        "dimension": 2,   	// 向量维度（示例使用2维，实际场景常用512/768等高维向量）
        "indexing": true, 	// 启用向量索引以支持相似度搜索
        "algorithm": "GRAPH",  	// 使用图算法构建近似最近邻(ANN)索引
        "metric": "euclidean"  	// 使用欧氏距离作为相似度度量标准
      },
      "price": {                // 商品价格字段
        "type": "float"         // 浮点数类型，支持范围查询和数值计算
      }
    }
  }
}

返回结果如下所示：

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "my_store"
}

步骤四：导入向量数据

Elasticsearch集群支持通过多种方式导入数据，本示例选择在Kibana使用开源Elasticsearch API导入数据。

POST /my_store/_doc/_bulk
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","image_vector":[1.0, 1.0],"price":100.0}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","image_vector":[1.0, 2.0],"price":200.0}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","image_vector":[1.0, 3.0],"price":300.0}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","image_vector":[10.0, 20.0],"price":100.0}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","image_vector":[10.0, 30.0],"price":200.0}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","image_vector":[100.0, 200.0],"price":100.0}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","image_vector":[100.0, 300.0],"price":200.0}

当返回结果信息中“errors”字段的值为“false”时，表示导入数据成功。

步骤五：向量检索

在Elasticsearch集群中对数据进行纯向量检索和组合查询。

• 纯向量检索

  假设用户提供了一张商品图片，想要查找相似商品。首先，集群通过向量化模型获得查询图片的特征向量，然后使用向量查询语法进行相似度查询。

  在Kibana中执行如下搜索命令：

  GET /my_store/_search
  {
    "size": 3,  			// 要求返回前3个最相关的结果
    "_source": { 
      "excludes": "image_vector"  // 排除返回结果中的image_vector字段
    }, 
    "query": {
      "vector": {  		// 启用向量搜索功能
        "image_vector": {  	// 指定目标向量字段名称（需与索引映射一致）
          "vector": [1.0, 2.0],  	// 待查询的特征向量（此处为简化示例，实际维度应与模型输出一致）
          "topk": 3  	        // 返回最相似的3个候选结果
        }
      }
    }
  }

  返回结果如下所示，Elasticsearch根据查询向量与存储的向量数据之间的相似度得分进行结果的排序。

  {
    "took" : 1,  		// 查询耗时1毫秒
    "timed_out" : false,  // 未发生查询超时
    "_shards" : {  	// 分片执行情况
      "total" : 1,  	// 总分片数
      "successful" : 1,  	// 成功执行分片数
      "skipped" : 0,  	// 跳过分片数
      "failed" : 0  	// 失败分片数
    },
    "hits" : {
      "total" : {  	// 匹配文档总数
        "value" : 3,  	// 精确匹配3条（eq表示精确计数）
        "relation" : "eq"
      },
      "max_score" : 1.0,  // 最高相似度得分（取决于向量空间的距离算法）
      "hits" : [  	// 命中文档列表（按相似度得分降序排列）
        {
          "_index" : "my_store",          // 文档所属索引
          "_type" : "_doc",  		// 文档类型，固定取值
          "_id" : "JPL5r5YBWkpNKdSUkRc9",  // 文档唯一标识符
          "_score" : 1.0,  	// 当前文档与查询向量的相似度得分
          "_source" : {  			// 存储的原始文档数据（已过滤image_vector）
            "price" : 200.0,
            "productName" : "2017秋装新款文艺衬衫女装"
          }
        },
        // ...（其他相似结果结构相同，分数递减）
      ]
    }
  }

• 混合搜索

  假设用户提供了一张商品图片，想要查找相似商品，并且限定了价格范围。可以通过混合查询的语法实现向量检索+范围过滤。

  在Kibana中执行如下搜索命令：

  GET /my_store/_search
  {
    "size": 3,                     // 要求返回前3个最相关的结果
    "_source": { 
      "excludes": "image_vector"   // 排除返回结果中的image_vector字段
    }, 
    "query": {
      "vector": {                  // 启用向量搜索功能
        "image_vector": {          // 指定目标向量字段名称（需与索引映射一致）
          "vector": [1.0, 2.0],    // 待查询的特征向量（此处为简化示例，实际维度应与模型输出一致）
          "topk": 3,               // 返回最相似的3个候选结果
          "filter": {              // 混合过滤条件（先执行过滤再计算相似度）
            "range": {             // 价格范围过滤
              "price": {
                "lte": 300         // 仅保留价格小于或等于300元的商品
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }

  查询流程：在索引中筛选出所有价格小于或等于300元的商品，计算过滤后商品的image_vector字段与待查询向量的相似度，按相似度分数降序排列（score字段），取top3相似度最高的商品，移除image_vector字段返回，保留商品价格和名称等核心信息。

  返回结果如下所示：

  {
    "took" : 1,			// 查询耗时1毫秒
    "timed_out" : false,	// 查询耗时1毫秒
    "_shards" : {			// 分片执行情况
      "total" : 1,        // 总分片数
      "successful" : 1,   // 成功执行分片数
      "skipped" : 0,      // 跳过分片数
      "failed" : 0        // 失败分片数
    },
    "hits" : {
      "total" : {			// 匹配文档总数
        "value" : 3,      // 精确匹配3条（eq表示精确计数）
        "relation" : "eq"
      },
      "max_score" : 1.0,  // 最高相似度得分（取决于向量空间的距离算法）
      "hits" : [    		// 命中文档列表（按相似度降序排列）
        {
          "_index" : "my_store",  // 文档所属索引
          "_type" : "_doc",       // 文档类型
          "_id" : "JPL5r5YBWkpNKdSUkRc9", // 文档唯一ID
          "_score" : 1.0,         // 当前文档与查询向量的相似度得分（归一化后）
          "_source" : {           // 存储的原始文档数据（已过滤image_vector）
            "price" : 200.0,
            "productName" : "2017秋装新款文艺衬衫女装"
          }
        },
        // ...（其他相似结果结构相同，分数递减）
      ]
    }
  }

步骤六：删除索引

当不再使用对应的索引数据时，可以在Kibana中执行如下命令删除对应索引，避免造成资源浪费。

DELETE /my_store

返回结果如下所示。

{
  "acknowledged" : true
}

后续步骤

已完成数据搜索业务，无需继续使用集群时，可删除集群释放资源。

由于集群删除后，数据无法恢复，请谨慎操作。

1. 登录云搜索服务管理控制台。
2. 在左侧导航栏选择“集群管理 > Elasticsearch”。
3. 在集群列表，选择“Sample-ESCluster”集群，在操作列单击“更多”>“删除”。
4. 在弹出的确认对话框中，输入“DELETE”，单击“确定”完成操作。

相关文档

• 详细了解CSS向量数据库的使用，请参见向量检索特性介绍。
• 了解CSS向量数据库的性能比较，请参见Elasticsearch向量检索的性能测试和比较。
• 了解CSS向量数据库和搜索大模型相结合实现AI搜索功能，请参见Elasticsearch AI搜索介绍。