Esegui query sugli indici PSA o PSC per ottenere i vicini più prossimi

Dopo aver creato un indice PSA o PSC, puoi eseguire query per ottenere i vicini più prossimi.

Informazioni sulle query degli indici PSC

L'indirizzo di computing creato da un indice PSC può essere utilizzato per inviare query all'indice. Nell'esempio seguente, sostituisci TARGET_IP con l'indirizzo di computing creato.

Informazioni sulle query degli indici PSA

Ogni DeployedIndex ha un TARGET_IP, che puoi recuperare elencando IndexEndpoints.

Eseguire una query su un indice

Per eseguire una query su un DeployedIndex, connettiti al relativo TARGET_IP sulla porta 10000 e chiama il metodo Match o BatchMatch. Inoltre, puoi eseguire query utilizzando DOC_ID.

Nei seguenti esempi viene utilizzato lo strumento open source grpc_cli per inviare richieste GRpc al server di indicizzazione di cui è stato eseguito il deployment.

gRPC

Nel primo esempio, invii una singola query utilizzando il metodo Match. 

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000 google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match '{deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [-0.1,..]}'

Nel secondo esempio, combini due query separate nella stessa richiesta BatchMatch. 

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000 google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.BatchMatch 'requests: [{deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", requests: [{deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [-0.1,..]}, {deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [-0.2,..]}]}]'

Devi effettuare chiamate a queste API da un client in esecuzione nello stesso [VPC con cui il servizio era in peering](#vpc-network-peering-setup).

Per eseguire una query utilizzando un DOC_ID, usa l'esempio seguente.

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000  google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match "deployed_index_id:'"test_index1"',embedding_id: '"606431"'"

In questo esempio, invii una query utilizzando limitazioni per token e numeriche.

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000 google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match 'deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [1, 1], "sparse_embedding": {"values": [111.0,111.1,111.2], "dimensions": [10,20,30]}, numeric_restricts: [{name: "double-ns", value_double: 0.3, op: LESS_EQUAL}, {name: "double-ns", value_double: -1.2, op: GREATER}, {name: "double-ns", value_double: 0., op: NOT_EQUAL}], restricts: [{name: "color", allow_tokens: ["red"]}]'

Per saperne di più, consulta la spiegazione delle librerie client.

Console

Utilizza queste istruzioni per eseguire query su un indice VPC dalla console.

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla sezione Deployment e utilizzo. Seleziona Vector Search (Ricerca vettoriale).

    Vai a Vector Search

  2. Seleziona l'indice VPC su cui eseguire la query. Si apre la pagina Informazioni indice.
  3. Scorri verso il basso fino alla sezione Indici di cui è stato eseguito il deployment e seleziona l'indice di cui hai eseguito la query su cui vuoi eseguire la query. Si apre la pagina Informazioni sull'indice di cui è stato eseguito il deployment.
  4. Nella sezione Indice query, seleziona i parametri di query. Puoi scegliere di eseguire la query in base a un vettore o a un punto dati specifico.
  5. Esegui la query utilizzando lo strumento open source grpc_cli o l'SDK Vertex AI per Python.

Impostazioni relative al tempo di query che influiscono sulle prestazioni

I seguenti parametri di tempo di query possono influenzare la latenza, la disponibilità e i costi quando si utilizza Vector Search. Queste linee guida si applicano alla maggior parte dei casi. Tuttavia, sperimenta sempre le configurazioni per assicurarti che funzionino per il tuo caso d'uso.

Per le definizioni dei parametri, consulta Parametri di configurazione dell'indice.

Parametro Informazioni Impatto sulle prestazioni
approximateNeighborsCount

Indica all'algoritmo il numero di risultati approssimativi da recuperare da ogni shard.

Il valore di approximateNeighborsCount deve essere sempre maggiore del valore di setNeighborsCount. Se il valore di setNeighborsCount è piccolo, 10 volte è consigliato per approximateNeighborsCount. Per valori setNeighborsCount maggiori, è possibile utilizzare un moltiplicatore più piccolo.

L'aumento del valore di approximateNeighborsCount può influire sulle prestazioni nei seguenti modi:

  • Richiamo: aumentato
  • Latenza: potenzialmente aumentata
  • Disponibilità: nessun impatto
  • Costo: può aumentare perché durante una ricerca vengono elaborati più dati

La riduzione del valore di approximateNeighborsCount può influire sulle prestazioni nei seguenti modi:

  • Richiamo: diminuito
  • Latenza: potenzialmente riduzioni
  • Disponibilità: nessun impatto
  • Costo: può ridurre i costi perché durante una ricerca vengono elaborati meno dati
setNeighborCount Specifica il numero di risultati che la query deve restituire.

Valori inferiori o uguali a 300 rimangono efficaci nella maggior parte dei casi d'uso. Per valori più grandi, esegui il test in base al tuo caso d'uso specifico.

fractionLeafNodesToSearch Controlla la percentuale di nodi foglia da visitare quando cerchi i vicini più prossimi. Ciò è correlato al valore leafNodeEmbeddingCount per il fatto che maggiore è il numero di incorporamenti per nodo foglia, più dati verranno esaminati per foglia.

L'aumento del valore di fractionLeafNodesToSearch può influire sulle prestazioni nei seguenti modi:

  • Richiamo: aumentato
  • Latenza: aumentata
  • Disponibilità: nessun impatto
  • Costo: può aumentare perché una latenza più elevata occupa più risorse della macchina

La riduzione del valore di fractionLeafNodesToSearch può influire sulle prestazioni nei seguenti modi:

  • Richiamo: diminuito
  • Latenza: diminuita
  • Disponibilità: nessun impatto
  • Costo: può diminuire perché una latenza più bassa occupa meno risorse della macchina

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