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典型应用场景：
  • 语义搜索：依赖Embedding模型服务，将文本转换为向量，实现相似性检索。
  • 智能推荐：组合使用Embedding模型服务（生成用户/物品向量）和Rerank模型服务，优化推荐结果排序。

前提条件

确认Elasticsearch集群已启用搜索大模型插件，操作指导请参见开启搜索大模型插件。

支持的模型服务

搜索大模型插件支持接入多种模型服务，具体支持的模型服务清单如表1 支持的模型服务所示。

表1 支持的模型服务

模型服务

模型类型

模型服务的功能介绍

Embedding模型服务

semantic_vector

搜索语义向量化模型，提供将文本转换为向量的功能。

Rerank模型服务

reorder

搜索精排模型，提供对语义查询结果进行精排的功能。

获取独享版集群的访问地址

配置模型服务时，会用到搜索大模型的endpoint，即独享版集群的访问地址。
  1. 登录 云搜索服务 管理控制台。
  2. 在左侧导航栏，选择“搜索大模型 > 独享版集群”。
  3. 在集群列表，选择目标集群，在“内网访问地址”列获取并记录集群的内网IP地址，后续配置模型服务需要使用。

    一般是“<host>:<port>”或“<host>:<port>,<host>:<port>”样式。

    图1 获取集群访问地址

登录Kibana

登录Kibana进入命令执行页面。Elasticsearch集群支持多种客户端访问，本文仅以 CSS 服务集成的Kibana为例介绍配置指导。

  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，选择目标集群，单击操作列的“Kibana”，登录Kibana。
  4. 在Kibana左侧导航栏选择“Dev Tools”，进入操作页面。

    控制台左侧是命令输入框，其右侧的三角形图标为执行按钮，右侧区域则显示执行结果。

配置模型服务

当模型创建完成后，根据业务需要配置模型服务。下面介绍了各类模型服务的配置指导。

配置Embedding模型服务

在Kibana中执行以下命令，配置Embedding模型服务。其中，模型类型必须是semantic_vector。

PUT _inference/model_service/{service_name}
{
  "description": "搜索大模型-语义向量化",
  "service_config": {
    "semantic_vector": {
      "service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
      "algorithm": "GRAPH",
      "metric": "inner_product",
      "dimension": "768",
      "timeout_ms": 30000
    }
  }
}
表2 参数说明

参数

是否必选

参数类型

描述

service_name

是

String

模型服务的名称。自定义，如pangu_vector。

service_urls

是

List<String>

访问模型服务的接口URL。

支持配置多个访问地址，用逗号分隔。

配置格式：http://{endpoint}/app/search/v1/vector，endpoint参考获取独享版集群的访问地址获取。

举例：http://192.168.0.85:18088/app/search/v1/vector

method

否

String

模型服务的访问方法。

由Embedding模型服务决定，搜索大模型使用的是POST，保持默认值即可。

取值范围：POST、GET、PUT

默认值：POST

algorithm

否

String

模型服务支持的向量索引算法。

取值范围：

  • FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。
  • GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。

默认值：GRAPH

metric

否

String

计算向量之间距离的度量方式。

取值范围：

  • euclidean：欧式距离
  • inner_product：内积距离
  • cosine：余弦距离
  • hamming：汉明距离

默认值：inner_product

dimension

否

String

向量数据维度。

由Embedding模型服务决定，必须配置为768，保持默认值即可。

取值范围：1~4096

默认值：768

timeout_ms

否

int

访问模型服务的超时时间，超时会请求失败。

单位：ms（毫秒）

最小值：3000

默认值：10000

content_length

否

int

模型服务支持单个文档属性的最大值，超过最大值将进行文本截断。

默认值：-1（小于0代表不进行长度截断）

embedding_type

否

String

配置Embedding模型的查询类型。

取值范围：
  • query2doc：相似问题搜索问题和答案。
  • query2query：相似问题只搜索问题。在FAQ短文本召回场景中，当query召回相似query时，doc不参与检索，建议使用query2query的查询类型。

默认值：query2doc

配置Rerank模型服务

在Kibana中执行以下命令，配置Rerank模型服务。其中，模型类型必须是reorder。

PUT _inference/model_service/{service_name}
{
  "description": "搜索大模型-精排模型",
  "service_config": {
    "reorder": {
      "service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/rerank"],
      "timeout_ms": 60000
    }
  }
}
表3 参数说明

参数

是否必选

参数类型

描述

service_name

是

String

模型服务的名称。自定义，如pangu_ranking。

service_urls

是

List<String>

访问模型服务的接口URL。

支持配置多个访问地址，用逗号分隔。

配置格式：http://{endpoint}/app/search/v1/rerank，endpoint参考获取独享版集群的访问地址获取。

举例：http://192.168.0.85:18088/app/search/v1/rerank

method

否

String

模型服务的访问方法。

由Rerank模型服务决定，搜索大模型使用的是POST，保持默认值即可。

取值范围：POST、GET、PUT

默认值：POST

timeout_ms

否

int

访问模型服务的超时时间，超时会请求失败。

单位：ms（毫秒）

最小值：3000

默认值：10000

content_length

否

int

模型服务支持单个文档属性的最大值，超过最大值将进行文本截断。

默认值：-1（小于0代表不进行长度截断）

管理模型服务

搜索大模型插件深度集成Kibana命令行界面（CLI），支持对模型服务进行更新、监控、扩缩容等全生命周期管理。如表4所示，可以通过标准CLI命令执行更新（update）、删除（delete）等核心操作管理模型服务。

表4 模型服务管理的核心操作

操作类型

API命令

请求示例

响应示例

更新模型服务

 
POST  _inference/model_service/{service_name}/update

更新Embedding模型服务：

POST  _inference/model_service/pangu_vector/update
{
  "description": "搜索大模型-语义向量化模型更新",
  "service_config": {
    "semantic_vector": {
      "service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
      "timeout_ms": 60000
    }
  }
}

返回更新后的模型服务信息：

{
  "service_name" : "pangu_vector",
  "service_type" : "remote",
  "description" : "搜索大模型-语义向量化模型更新",
  "create_time" : 1747966388508,
  "service_config" : {
    "semantic_vector" : {
      "embedding_type" : "query2doc",
      "service_urls" : [
"http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
      "method" : "POST",
      "timeout_ms" : 60000,
      "max_conn" : 200,
      "security" : false,
      "dimension" : "768",
      "algorithm" : "GRAPH",
      "metric" : "inner_product"
    }
  }
}

检查模型服务连通性

 
GET _inference/model_service/{service_name}/check

检查Embedding模型服务的连通性：

GET _inference/model_service/pangu_vector/check
 
{
  "acknowledged" : true
}

查看模型服务
  • 查看全部模型服务的配置信息 
    GET _inference/model_service
  • 查看单个模型服务的配置信息 
    GET _inference/model_service/{service_name}

查看Embedding模型服务的配置信息：

GET _inference/model_service/pangu_vector

返回模型服务信息：

{
  "count" : 1,
  "model_service_configs" : [
    {
      "service_name" : "pangu_vector",
      "service_type" : "remote",
      "description" : "搜索大模型-语义向量化模型",
      "create_time" : 1747966388508,
      "service_config" : {
        "semantic_vector" : {
          "embedding_type" : "query2doc",
          "service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
          "method" : "POST",
          "timeout_ms" : 60000,
          "max_conn" : 200,
          "security" : false,
          "dimension" : "768",
          "algorithm" : "GRAPH",
          "metric" : "inner_product"
        }
      }
    }
  ]
}

删除模型服务配置（删除后，索引将无法使用该模型服务）

 
DELETE _inference/model_service/{service_name}

删除Embedding模型服务配置：

DELETE _inference/model_service/pangu_vector
 
{
  "acknowledged" : true
}

设置模型服务的数量上限（最多支持创建几个模型服务）

 
PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "pg_search.inference.max_inference_model_service": 100  //最大值是1000，最小值是1，默认值是100。
  } 
}

设置模型服务的数量上限为10：

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "pg_search.inference.max_inference_model_service": 10
  } 
}
 
{
  "acknowledged" : true,
  "persistent" : { },
  "transient" : {
    "pg_search" : {
      "inference" : {
        "max_inference_model_service" : "10"
      }
    }
  }
}
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