要在Elasticsearch中使用预训练的ML模型将文本转换为矢量，以下步骤对我来说很有效：

• 确保你已经将Elasticsearch Rust crate添加到Cargo.toml中的项目依赖项中：

[dependencies]
elasticsearch = "8.4.0-alpha.1"

字符串

• 在Rust文件中导入必要的模块：

use elasticsearch::Elasticsearch;
use serde_json::{json, Value};
use actix_web::{web, HttpResponse};

型

• 定义get_client函数来创建Elasticsearch客户端示例。确保将http：//localhost：9200替换为适当的Elasticsearch URL：

fn get_client() -> Result<Elasticsearch, Box<dyn std::error::Error>> {
    let builder = elasticsearch::Elasticsearch::default();
    let client = builder.url("http://localhost:9200").build()?;
    Ok(client)
}

型

• 执行vector_search函数：

pub async fn vector_search(data: web::Json<Value>) -> Result<HttpResponse, CustomError> {
    let client = get_client()?;
    
    // Retrieve the trained models
    let trained_models_response = client.ml().get_trained_models().send().await?;
    let trained_models = trained_models_response.json::<Value>().await?;
    
    // Choose the desired model ID
    let model_id = "your_model_id";
    
    // Perform the vector inference
    let inference_response = client
        .ml()
        .infer_vector(elasticsearch::ml::MlInferVectorParts::IndexId(model_id))
        .body(json!({
            "docs": [
                {
                    "field": "your_text_field",
                    "text": "your_text_data"
                }
            ]
        }))
        .send()
        .await?;
        
    let inferred_vectors = inference_response.json::<Value>().await?;
    
    Ok(HttpResponse::Ok().json(json!(inferred_vectors)))
}

型
将“your_model_id”替换为您想要使用的训练模型的ID。将“your_text_field”替换为Elasticsearch索引中包含文本数据的字段的名称。将“your_text_data”替换为要转换为矢量的实际文本。