【Elasticsearch】inference ingest pipeline

 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/