Elasticsearch 的 Ingest Pipeline 功能允许你在数据索引之前对其进行预处理。通过使用 Ingest Pipeline，你可以执行各种数据转换和富化操作，包括使用机器学习模型进行推理（inference）。这在处理词嵌入、情感分析、图像识别等场景中非常有用。

 

### 使用 Inference Ingest Pipeline

 

以下是一个详细的步骤，展示如何使用 Inference Ingest Pipeline 在 Elasticsearch 中加载和使用预训练的机器学习模型来进行推理。

 

### 步骤 1: 准备机器学习模型

 

首先，你需要准备一个预训练的机器学习模型，并将其部署到 Elasticsearch 的机器学习模块中。Elasticsearch 支持多种模型格式，包括 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等。

 

#### 示例：上传 TensorFlow 模型

 

1. **下载或训练模型**：确保你有一个 TensorFlow 模型文件（例如，`.pb` 文件）。

2. **上传模型**：使用 Elasticsearch 的机器学习 API 将模型上传到 Elasticsearch。

 

```json

PUT _ml/trained_models/my_word_embedding_model

{

  "input": {

    "field_names": ["text"]

  },

  "inference_config": {

    "natural_language_inference": {

      "results_field": "inference_results"

    }

  },

  "model": {

    "definition": {

      "path": "path/to/your/model.pb"

    }

  }

}

```

 

### 步骤 2: 创建 Ingest Pipeline

 

创建一个 Ingest Pipeline，使用刚刚上传的模型进行推理。

 

```json

PUT _ingest/pipeline/word_embedding_pipeline

{

  "description": "Pipeline to add word embeddings using a trained model",

  "processors": [

    {

      "inference": {

        "model_id": "my_word_embedding_model",

        "target_field": "embedding"

      }

    }

  ]

}

```

 

### 步骤 3: 使用 Ingest Pipeline 索引数据

 

在索引数据时，指定使用创建的 Ingest Pipeline。

 

```json

POST word_embeddings/_doc?pipeline=word_embedding_pipeline

{

  "word": "example"

}

```

 

### 示例：完整流程

 

以下是一个完整的示例，展示如何从头开始创建和使用 Inference Ingest Pipeline。

 

#### 1. 上传模型

 

```json

PUT _ml/trained_models/my_word_embedding_model

{

  "input": {

    "field_names": ["text"]

  },

  "inference_config": {

    "natural_language_inference": {

      "results_field": "inference_results"

    }

  },

  "model": {

    "definition": {

      "path": "path/to/your/model.pb"

    }

  }

}

```

 

#### 2. 创建 Ingest Pipeline

 

```json

PUT _ingest/pipeline/word_embedding_pipeline

{

  "description": "Pipeline to add word embeddings using a trained model",

  "processors": [

    {

      "inference": {

      "model_id": "my_word_embedding_model",

      "target_field": "embedding"

    }

  ]

}

```

 

#### 3. 创建索引

 

```json

PUT word_embeddings

{

  "mappings": {

    "properties": {

      "word": {

        "type": "keyword"

      },

      "embedding": {

        "type": "dense_vector",

        "dims": 100 // 根据你的词嵌入模型的维度设置

      }

    }

  }

}

```

 

#### 4. 索引数据

 

```json

POST word_embeddings/_doc?pipeline=word_embedding_pipeline

{

  "word": "example"

}

```

 

### 验证结果

 

你可以通过查询索引来验证数据是否正确索引，并且词嵌入向量是否已添加。

 

```json

GET word_embeddings/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "word": "example"

    }

  }

}

```

 

### 注意事项

 

1. **模型路径**：确保模型文件路径正确，并且 Elasticsearch 有权限访问该路径。

2. **模型格式**：Elasticsearch 支持多种模型格式，确保你使用的模型格式与 Elasticsearch 兼容。

3. **性能**：Inference Ingest Pipeline 可能会影响索引性能，特别是在处理大量数据时。考虑在生产环境中进行性能测试。

 

通过以上步骤，你可以在 Elasticsearch 中使用 Inference Ingest Pipeline 对数据进行预处理，从而实现词嵌入的自动计算和存储。希望这些示例和说明能帮助你更好地理解和使用 Elasticsearch 的 Inference Ingest Pipeline 功能。

当你执行以下查询时，Elasticsearch 会返回与 `word` 字段匹配 "example" 的所有文档及其相关信息。假设你已经按照前面的步骤创建了索引并插入了数据，查询结果将包含文档的 `_id`、`_source` 等字段。

 

### 查询示例

 

```json

GET word_embeddings/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "word": "example"

    }

  }

}

```

 

### 返回结果示例

 

假设你已经索引了一些文档，查询结果可能如下所示：

 

```json

{

  "took": 1,

  "timed_out": false,

  "_shards": {

    "total": 1,

    "successful": 1,

    "skipped": 0,

    "failed": 0

  },

  "hits": {

    "total": {

      "value": 1,

      "relation": "eq"

    },

    "max_score": 0.2876821,

    "hits": [

      {

        "_index": "word_embeddings",

        "_type": "_doc",

        "_id": "1",

        "_score": 0.2876821,

        "_source": {

          "word": "example",

          "embedding": [0.1, 0.2, ..., 0.100]

        }

      }

    ]

  }

}

```

 

### 解释

 

- **`took`**: 查询花费的时间（毫秒）。

- **`timed_out`**: 查询是否超时。

- **`_shards`**: 分片信息，包括总分片数、成功分片数、跳过分片数和失败分片数。

- **`hits`**: 匹配的文档列表。

  - **`total`**: 匹配的文档总数。

  - **`max_score`**: 最高评分。

  - **`hits`**: 匹配的文档列表，每个文档包含以下字段：

    - **`_index`**: 文档所属的索引名称。

    - **`_type`**: 文档类型（在Elasticsearch 7.x及更高版本中，类型总是`_doc`）。

    - **`_id`**: 文档的唯一标识符。

    - **`_score`**: 文档的相关性评分。

    - **`_source`**: 文档的原始内容，包括所有字段及其值。

 

### 示例解释

 

假设你索引了一个文档，其中 `word` 字段为 "example"，`embedding` 字段为 `[0.1, 0.2, ..., 0.100]`，查询结果将返回这个文档的信息。

 

- **`_index`**: 文档所属的索引名称，这里是 `word_embeddings`。

- **`_type`**: 文档类型，这里是 `_doc`。

- **`_id`**: 文档的唯一标识符，假设为 `1`。

- **`_score`**: 文档的相关性评分，这里是 `0.2876821`。

- **`_source`**: 文档的原始内容，包括 `word` 和 `embedding` 字段。

 

### 进一步操作

 

如果你需要进一步处理或过滤结果，可以在查询中添加更多的条件。例如，你可以使用 `size` 参数来限制返回的文档数量，或者使用 `sort` 参数来按特定字段排序。

 

```json

GET word_embeddings/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "word": "example"

    }

  },

  "size": 10,

  "sort": [

    { "_score": { "order": "desc" } }

  ]

}

```

 

希望这些解释和示例能帮助你更好地理解和使用 Elasticsearch 的查询结果。

PUT _ingest/pipeline/word_embedding_pipeline
{
  "description": "Pipeline to add word embeddings using a trained model",
  "processors": [
    {
      "inference": {
      "model_id": "my_word_embedding_model",
      "target_field": "embedding"
    }
  ]
}这段是干嘛的？

这段代码用于在 Elasticsearch 中创建一个 Ingest Pipeline，该管道将在数据索引之前使用预训练的机器学习模型进行推理（inference），并将推理结果（词嵌入向量）添加到文档中。具体来说，这段代码做了以下几件事：

 

### 1. 创建 Ingest Pipeline

 

```json

PUT _ingest/pipeline/word_embedding_pipeline

{

  "description": "Pipeline to add word embeddings using a trained model",

  "processors": [

    {

      "inference": {

        "model_id": "my_word_embedding_model",

        "target_field": "embedding"

      }

    }

  ]

}

```

 

### 详细解释

 

- **`PUT _ingest/pipeline/word_embedding_pipeline`**:

  - 这是一个 HTTP PUT 请求，用于创建一个新的 Ingest Pipeline。`word_embedding_pipeline` 是管道的名称，你可以根据需要选择一个合适的名称。

 

- **`description`**:

  - 这是一个可选字段，用于描述管道的目的。在这里，描述为 "Pipeline to add word embeddings using a trained model"，表示这个管道用于使用预训练模型添加词嵌入向量。

 

- **`processors`**:

  - 这是一个数组，包含一个或多个处理器（processors）。每个处理器定义了一个数据处理步骤。

 

- **`inference`**:

  - 这是一个处理器，用于执行机器学习模型的推理。它有两个主要参数：

    - **`model_id`**: 指定要使用的预训练模型的 ID。在这个例子中，模型 ID 是 `my_word_embedding_model`。

    - **`target_field`**: 指定将推理结果存储到文档中的哪个字段。在这个例子中，推理结果将存储在 `embedding` 字段中。

 

### 2. 使用 Ingest Pipeline 索引数据

 

一旦创建了 Ingest Pipeline，你可以在索引数据时指定使用该管道。这样，Elasticsearch 会在数据索引之前自动执行推理，并将结果添加到文档中。

 

```json

POST word_embeddings/_doc?pipeline=word_embedding_pipeline

{

  "word": "example"

}

```

 

### 示例流程

 

1. **上传模型**：

   - 首先，你需要将预训练的机器学习模型上传到 Elasticsearch。假设你已经上传了一个名为 `my_word_embedding_model` 的模型。

 

2. **创建 Ingest Pipeline**：

   - 使用上述代码创建一个 Ingest Pipeline，该管道将使用 `my_word_embedding_model` 模型进行推理，并将结果存储在 `embedding` 字段中。

 

3. **索引数据**：

   - 在索引数据时，指定使用创建的 Ingest Pipeline。Elasticsearch 将在数据索引之前执行推理，并将结果添加到文档中。

 

### 示例

 

假设你已经上传了一个名为 `my_word_embedding_model` 的模型，并创建了 `word_embedding_pipeline` 管道。以下是一个完整的示例：

 

#### 1. 上传模型

 

```json

PUT _ml/trained_models/my_word_embedding_model

{

  "input": {

    "field_names": ["text"]

  },

  "inference_config": {

    "natural_language_inference": {

      "results_field": "inference_results"

    }

  },

  "model": {

    "definition": {

      "path": "path/to/your/model.pb"

    }

  }

}

```

 

#### 2. 创建 Ingest Pipeline

 

```json

PUT _ingest/pipeline/word_embedding_pipeline

{

  "description": "Pipeline to add word embeddings using a trained model",

  "processors": [

    {

      "inference": {

        "model_id": "my_word_embedding_model",

        "target_field": "embedding"

      }

    }

  ]

}

```

 

#### 3. 创建索引

 

```json

PUT word_embeddings

{

  "mappings": {

    "properties": {

      "word": {

        "type": "keyword"

      },

      "embedding": {

        "type": "dense_vector",

        "dims": 100 // 根据你的词嵌入模型的维度设置

      }

    }

  }

}

```

 

#### 4. 索引数据

 

```json

POST word_embeddings/_doc?pipeline=word_embedding_pipeline

{

  "word": "example"

}

```

 

### 验证结果

 

你可以通过查询索引来验证数据是否正确索引，并且词嵌入向量是否已添加。

 

```json

GET word_embeddings/_search

{

  "query": {

    "match": {

      "word": "example"

    }

  }

}

```

 

### 返回结果示例

 

```json

{

  "took": 1,

  "timed_out": false,

  "_shards": {

    "total": 1,

    "successful": 1,

    "skipped": 0,

    "failed": 0

  },

  "hits": {

    "total": {

      "value": 1,

      "relation": "eq"

    },

    "max_score": 0.2876821,

    "hits": [

      {

        "_index": "word_embeddings",

        "_type": "_doc",

        "_id": "1",

        "_score": 0.2876821,

        "_source": {

          "word": "example",

          "embedding": [0.1, 0.2, ..., 0.100]

        }

      }

    ]

  }

}

```

 

通过以上步骤，你可以在 Elasticsearch 中使用 Ingest Pipeline 自动处理数据，将词嵌入向量添加到文档中。希望这些解释和示例能帮助你更好地理解和使用 Ingest Pipeline。如果有任何进一步的问题，请随时提问！