OpenSearch 벡터 저장소
OpenSearchVector 클래스는 다음을 사용하여 벡터 검색을 제공합니다.OpenSearch, 오픈 소스 검색 및 분석 엔진입니다. OpenSearch의 k-NN 기능을 사용하여 벡터 유사성 검색을 수행합니다.
생성자 옵션생성자 옵션에 대한 직접 링크
생성자는 필수 id 필드와 함께 모든 OpenSearch ClientOptions를 허용합니다.
id:
string
이 벡터 저장소 인스턴스의 고유 식별자
node:
string | string[] | NodeOptions | NodeOptions[]
OpenSearch 노드 URL(예: 'http://localhost:9200')
auth?:
BasicAuth | BearerAuth | AwsSigv4Auth
인증 구성
ssl?:
ConnectionOptions
SSL/TLS 구성
compression?:
'gzip'
gzip 압축 활성화
행동 양식행동 양식에 대한 직접 링크
createIndex()createindex에 대한 직접 링크
지정된 구성으로 새 인덱스를 생성합니다.
indexName:
string
생성할 인덱스의 이름
dimension:
number
인덱스에 저장할 벡터의 차원
metric?:
'cosine' | 'euclidean' | 'dotproduct'
= 'cosine'
벡터 유사도에 사용할 거리 메트릭
listIndexes()listindexes에 대한 직접 링크
OpenSearch 인스턴스의 모든 인덱스를 나열합니다.
보고:Promise<string[]>
describeIndex()describeindex에 대한 직접 링크
인덱스에 대한 정보를 가져옵니다.
indexName:
string
설명을 조회할 인덱스의 이름
deleteIndex()deleteindex에 대한 직접 링크
indexName:
string
삭제할 인덱스의 이름
upsert()upsert에 대한 직접 링크
indexName:
string
벡터를 업서트할 인덱스의 이름
vectors:
number[][]
삽입할 벡터 임베딩 배열
metadata?:
Record<string, any>[]
각 벡터에 대응하는 메타데이터 객체 배열
ids?:
string[]
벡터의 선택적 ID 배열입니다. 제공하지 않으면 임의의 ID가 생성됩니다.
query()query에 대한 직접 링크
indexName:
string
쿼리할 인덱스의 이름
queryVector:
number[]
유사한 벡터를 찾는 데 사용할 쿼리 벡터
topK?:
number
= 10
반환할 결과 수
filter?:
VectorFilter
쿼리에 적용할 선택적 필터(MongoDB 스타일 쿼리 구문)
updateVector()updatevector에 대한 직접 링크
ID 또는 메타데이터 필터를 기준으로 단일 벡터를 업데이트합니다. id 또는 filter 중 하나만 제공해야 합니다.
indexName:
string
벡터를 업데이트할 인덱스의 이름
id?:
string
업데이트할 벡터의 ID(filter와 함께 사용할 수 없음)
filter?:
Record<string, any>
업데이트할 벡터를 식별하는 메타데이터 필터(id와 함께 사용할 수 없음)
update:
{ vector?: number[]; metadata?: Record<string, any>; }
업데이트할 벡터 및/또는 메타데이터를 포함하는 객체
deleteVector()deletevector에 대한 직접 링크
인덱스에서 ID로 단일 벡터를 삭제합니다.
indexName:
string
벡터를 삭제할 인덱스의 이름
id:
string
삭제할 벡터의 ID
deleteVectors()deletevectors에 대한 직접 링크
ID 또는 메타데이터 필터를 기준으로 여러 벡터를 삭제합니다. ids 또는 filter 중 하나만 제공해야 합니다.
indexName:
string
삭제할 벡터가 포함된 인덱스의 이름
ids?:
string[]
삭제할 벡터 ID 배열(filter와 함께 사용할 수 없음)
filter?:
Record<string, any>
삭제할 벡터를 식별하는 메타데이터 필터(ids와 함께 사용할 수 없음)