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Connected to Elasticsearch successfully. Found 5 index definition(s): faces-bbq_hnsw-10.15, faces-disk_bbq-10.15, faces-int4_hnsw-10.15, faces-int8_hnsw-10.15, faces-bbq_hnsw-uploads Creating index faces-bbq_hnsw-10.15... /Users/liuxg/python/search-vectorfaces/data/setup.py:27: ElasticsearchWarning: Your license will expire in [4] days. Contact your administrator or update your license for continued use of features es.indices.create( Index faces-bbq_hnsw-10.15 created successfully. Creating index faces-disk_bbq-10.15... Index faces-disk_bbq-10.15 created successfully. Creating index faces-int4_hnsw-10.15... Index faces-int4_hnsw-10.15 created successfully. Creating index faces-int8_hnsw-10.15... Index faces-int8_hnsw-10.15 created successfully. Creating index faces-bbq_hnsw-uploads... Index faces-bbq_hnsw-uploads created successfully. All 5 index(es) are ready for indexing.我们可以在 Kibana 中进行查看GET _cat/indices/faces-*我们看到已经成功地创建了 5 个索引。写入数据我们首先在地址 index dump 下载数据并拷贝到 data 子目录下$ pwd /Users/liuxg/python/search-vectorfaces/data $ ls faces-bbq_hnsw-10.15.json faces-int4_hnsw-10.15.json requirements.txt faces-bbq_hnsw-uploads.json faces-int8_hnsw-10.15.json setup.py faces-disk_bbq-10.15.json index.py vectorfaces-index-dump.tar.gz上面的数据文件 vectorfaces-index-dump.tar.gz 含有 318,526 个名人脸部 embeddings。我们使用如下的命令来解压缩tar xzf vectorfaces-index-dump.tar.gz$ tar xzf vectorfaces-index-dump.tar.gz $ ls faces-bbq_hnsw-10.15.json faces-int8_hnsw-10.15.json vectorfaces-index-dump.tar.gz faces-bbq_hnsw-uploads.json index.py vectorfaces.ndjson faces-disk_bbq-10.15.json requirements.txt faces-int4_hnsw-10.15.json setup.py在上面我们看到文件 vectorfaces.ndjson 既是我们的 embeddings 文件。我们使用如下的命令来写入 embeddingspython index.py faces-bbq_hnsw-10.15 \ --es_url https://localhost:9200 \ --es_apikey ZksxQlZKc0JZUG5pX1NBR2Z2Yjg6M3haQlpuYTZGX0NUd1BNWVM3cXdSdw我们需要几分钟的时间把所有的数据写入到 Elasticsearch。我们可以在 Kibana 中进行查看GET _cat/indices/faces-bbq_hnsw-10.15如法炮制我们可以使用如下的命令来写入其它的索引python index.py faces-disk_bbq-10.15 \ --es_url https://localhost:9200 \ --es_apikey ZksxQlZKc0JZUG5pX1NBR2Z2Yjg6M3haQlpuYTZGX0NUd1BNWVM3cXdSdwpython index.py faces-int8_hnsw-10.15 \ --es_url https://localhost:9200 \ --es_apikey ZksxQlZKc0JZUG5pX1NBR2Z2Yjg6M3haQlpuYTZGX0NUd1BNWVM3cXdSdwpython index.py faces-int4_hnsw-10.15 \ --es_url https://localhost:9200 \ --es_apikey ZksxQlZKc0JZUG5pX1NBR2Z2Yjg6M3haQlpuYTZGX0NUd1BNWVM3cXdSdw如果你觉得写入剩下的三个索引很麻烦的话你可以在完成第一个索引的情况下使用如下的命令来创建其余的 3 个索引POST _reindex?requests_per_second-1 { source: { index: faces-bbq_hnsw-10.15 }, dest: { index: faces-int8_hnsw-10.15 } } POST _reindex?requests_per_second-1 { source: { index: faces-bbq_hnsw-10.15 }, dest: { index: faces-disk_bbq-10.15 } } POST _reindex?requests_per_second-1 { source: { index: faces-bbq_hnsw-10.15 }, dest: { index: faces-int4_hnsw-10.15 } }这是因为剩余的 3 个索引都是基于前面的 HNSW 索引而生成的运行 Demo使用你的 Elasticsearch 凭据配置 env.local。只修改 ES_HOST 和 ES_API_KEY其余保持不变ES_INDEXfaces ES_INDICESfaces-int4_hnsw-10.15,faces-int8_hnsw-10.15,faces-disk_bbq-10.15,faces-bbq_hnsw-10.15,faces-bbq_hnsw-10.15 ES_UPLOADS_INDEXfaces-bbq_hnsw-uploads ES_HOSThttps://192.168.101.219:9200 ES_API_KEYZksxQlZKc0JZUG5pX1NBR2Z2Yjg6M3haQlpuYTZGX0NUd1BNWVM3cXdSdw$ pwd /Users/liuxg/python/search-vectorfaces $ ls README.md data docker-compose.yml frontend backend doc env $ cp env env.local $ ls README.md data docker-compose.yml env.local backend doc env frontend启动应用程序docker-compose up打开 http://localhost:16700 并开始测试我也把我的照片拍上去了。我还是其中的一个明星呢