最佳实践：基于腾讯云 ES 的机器学习功能，实现一站式 NLP 语义聚合

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转载 2024-08-07 17:51:18 215 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

模型推理服务的日志分析与故障预测，如何通过机器学习实现？通过上述技术体系，某金融风控系统的实践数据显示：模型推理服务的故障预测准确率达到97.3%，平均故障恢复时间缩短82%，资源浪费减少45%。时序对齐：确保日志时间戳间隔统一，处理缺失值（如中要求时序数据需基于相同时间间隔）采用Stacking策略融合基模型（的Boosting/Bagging方法）构建故障知识图谱（的NLP应用），关联日志事件、服务依赖、配置变更等实体。（如结合语音日志与文本日志），持续提升系统的智能化水平。基于SHAP值的特征归因（的决策树可解释性）引入量子退火优化特征权重（的前沿方向）阅读详情

随着腾讯云 ES 8.8.1 及其后续版本 8.11.3、8.13.3 的推出，腾讯云 ES 在人工智能、向量搜索和自然语言处理（NLP）等领域功能得到了显著的增强。这些新功能为开发者提供了更多的可能性，尤其是在处理复杂的 NLP 任务时。

本文将探讨如何利用腾讯云 ES 的机器学习功能，实现一站式的 NLP 语义聚合，并通过 demo 来实践来这一过程。

语义聚合的挑战

语义聚合，就是将多个文档中的文本，从表达意义上进行归类。举个简单的例子来理解，比如“我爱中国”，“我喜欢钻研技术”，都属于积极表述，而“我讨厌雨天”，“我很生气”，都属于消极的表述。

ES 传统的文本聚合方法依赖于文本中的共同 value 或 term，而表述各异的文本几乎不存在相同的 value，即便对 text 字段开启 fielddata，利用不同文档分词后会产生相同的 term，这种归类方式仅仅是表面的词汇聚类，也无法达成语义上的聚合归类。

我们知道，通过将文本转换为向量表示，我们可以捕捉到文本的语义信息，利用这些信息 ES 可以进行更加精准的搜索。

那么聚合呢？用于存储向量化的字段类型 dense_vector 是不支持聚合的。这是因为向量字段不同于传统的文本、数值型字段，不同的原文的 embedding 向量几乎不会有相同的取值，密集向量类型的值的分布是“稀疏”的，这使得对其进行聚合既缺乏意义，也在技术上难以实现。

利用 ES 机器学习功能的最佳实践

ES 的机器学习功能提供了一种解决方案。从官方这篇文档，Classify text，可以了解到 ES 的机器学习功能，除了支持向量化模型推理外，还支持文本分类模型的推理。那么利用这一点，我们可以使用文本分类模型对文本数据打上语义“标签”，从而使传统的 ES 聚合能力得以应用于语义聚合。

我们动手尝试一个 demo

1、在 Hugging Face 上查找 Text Classification 类的模型，比如这个情感分析的文本分类模型，它可以推理一段文字的情感表达类型。

2、我们通过 eland 工具，将该模型导入 ES，在可以访问公网的机器上执行 docker run -it -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com --rm docker.elastic.co/eland/eland eland_import_hub_model --url http://9.99.64.21:9200 -u elastic -p elastic_123 --hub-model-id SamLowe/roberta-base-go_emotions --start --insecure --task-type text_classification，从 Hugging Face 上拉取模型导入 ES。

3、导入模型后，在 Kibana 的模型管理页面中，可以看到该模型，我们直接点击 Deploy 对该模型进行部署。

4、同样在 Kibana 的 Ingest Pipelines 管理页面，我们可以定义一个用于“文本分类”的推理管道，按照图示简单填写即可。这个管道将在数据写入时自动应用模型，为文本数据添加语义标签。

5、创建一个 demo 用的索引。

PUT text_classification_demo
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "message": {
          "match": "text",
          "mapping": {
            "fields": {
              "keyword": {
                "ignore_above": 2048,
                "type": "keyword"
              }
            },
            "type": "text"
          }
        }
      },
      {
        "strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "1s",
      "number_of_shards": "2"
    }
  }
}

6、结合 Hugging Face 上开源的测试集，我们简单编写一个 python 脚本，将文本数据批量写入 ES 索引，并指定推理管道。安装 python 依赖 pip install datasets elasticsearch ，demo 代码如下。

import json


from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk
from elasticsearch.helpers import BulkIndexError
from datasets import load_dataset


dataset = load_dataset("go_emotions", "simplified", split='train')


es_username = 'elastic'
es_password = 'elastic_123'  # 修改ES密码
es_host = '9.99.64.21'  # 修改ES HOST
es_port = 9200


es = Elasticsearch(
    hosts=[{'host': es_host, 'port': es_port, 'scheme': 'http'}],
    basic_auth=(es_username, es_password),
)




def prepare_data(dataset):
    for doc in dataset.select(range(40000)):
        yield {
            '_index': 'text_classification_demo',
            '_id': doc['id'],
            '_source': json.dumps(doc)
        }




def bulk_insert(data, chunk_size=100):
    try:
        success, _ = bulk(es, data, chunk_size=chunk_size, stats_only=True,
                          pipeline="text_classification_inference_pipeline",
                          request_timeout=600)
        print(f"Successfully indexed {success} documents.")
    except BulkIndexError as e:
        print(f"{len(e.errors)} document(s) failed to index.")
        for error in e.errors:
            print("Error details:", error)




bulk_insert(prepare_data(dataset))

7、运行脚本，我们会从 Hugging Face 的测试集中拉取 40000 条文本，通过 _bulk 的方式，指定 ingest pipeline 为我们刚刚定义的 text_classification_inference_pipeline，将数据写入 ES 的 text_classification_demo 索引。