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本文介绍: 释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇–简洁版]，支持Linux/Windows部署安装

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搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）

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专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）

前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：

  1. 推荐系统算法库，包含推荐系统经典及最新算法讲解，以及涉及后续业务落地方案和码源
  2. 本专栏会持续更新业务落地方案以及码源。同时我也会整理总结出有价值的资料省去你大把时间，快速获取有价值信息进行科研or业务落地。帮助你快速完成任务落地，以及科研baseline

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇–简洁版]，支持Linux/Windows部署安装

  • 效果展示

PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统，使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询，而不是关键字匹配。

释放搜索潜力：基于ES打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握

基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统效果展示链接

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释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇—完整版]，支持Linux/Windows部署安装

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[2.项目讲解篇],支持Linux/Windows部署安装

基于Elasticsearch的两路召回语义检索系统，实现关键字与语义的高效精准匹配

A1.Windows下搭建语义检索系统

conda activate temp_es
e:
cd /temp_ES/PaddleNLP-develop/pipelines

腾讯镜像：-i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

pip list版本：

paddle-pipelines 0.6.0
paddlenlp 2.6.0
paddlepaddle 2.5.1
streamlit 1.11.1

pip install streamlit1.11.1 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip install altair4.2.2 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

A1.1运行环境安装

git clone https://github.com/tvst/htbuilder.git
cd htbuilder/
python setup.py  install

A1.2 paddlenlp安装（包含了paddlenlp）

pip install paddlenlp==2.6.0 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple 

#pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


#或者源码进行安装最新版本
cd ${HOME}/PaddleNLP/pipelines/
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python setup.py install

A1.3下载pipelines源代码：github下载 or 手动下载

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd PaddleNLP/pipelines

A1.4 运行案例查看效果

* 我们建议在 GPU 环境下运行本示例，运行速度较快
```python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu```

* 如果只有 CPU 机器，安装CPU版本的Paddle后，可以通过 --device 参数指定 cpu 即可, 运行耗时较长
```python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu```

模型相关修改见3.3

A2.ES相关配置

A2.1 版本安装 ES版本提前官网下载好即可，放在对应路径，进入虚拟环境

官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/133984629

A2.2可视化工具Kibana

elasticsearch可视化工具Kibana：为了更好的对数据进行管理，可以使用Kibana可视化工具进行管理和分析，下载链接为Kibana，下载完后解压，直接双击运行 binkibana.bat即可。

链接：http://localhost:5601/app/home

A2.3 ES修改：config

  • 需要编辑config/elasticsearch.yml，在末尾添加：elasticsearch.yml 把xpack.security.enabled 设置成false，

    xpack.security.enabled: false

    然后直接双击bin(右击管理员)目录下的elasticsearch.bat即可启动(elasticsearch-8.3.3binelasticsearch.bat)。

  • Elastic search 日志显示错误 exception during geoip databases update

    ingest.geoip.downloader.enabled: false

#查看es是否成功启动
curl http://localhost:9200/_aliases?pretty=true

A2.4文档数据写入ann索引库(重点)

官网直接给这条语句，但会报错的，需要修改一下参数。

python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder 

python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder --doc_dir data/dureader_dev --search_engine elastic --embed_title True --delete_index --device cpu --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --embedding_dim 312
  • 关注三个参数
    • query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder
    • passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder
    • embedding_dim 312
      这里都使用nano版本模型，向量维度312

(尝试过可以换成base模型，768维度，需要注意的是：启动 RestAPI 模型服务的时候，这三个参数一定要跟这里一致，否则报错，或者检索无效)

  • 查看es中是否已经是有数据:
curl http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder/_search
  • 如果需要重新写入数据，则需要先删除索引:
curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder
  • 基于Kibana查看

A3.启动Rest API模型服务

这里要用要用anaconda powershell，不能用Anaconda prompt ！！！

这里要用anaconda powershell ！！！

这里要用anaconda powershell ！！！

#指定语义检索系统的Yaml配置文件,Linux/macos
export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search.yaml
#指定语义检索系统的Yaml配置文件,Windows powershell
$env:PIPELINE_YAML_PATH='rest_api/pipeline/semantic_search.yaml'
# 使用端口号 8891 启动模型服务
python rest_api/application.py 8891

#主要关注这三个参数:
#embedding_dim: 312
#query_embedding_model: rocketqa-zh-nano-query-encoder
#passage_embedding_model: rocketqa-zh-nano-para-encoder
#后面Ranker的model_name_or_path不用跟这里一致

成功显示：端口链接显示

A4.启动WebUI

streamlit安装

pip install streamlit==1.11.1 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple 


#anaconda powershell
#配置模型服务地址
$env:API_ENDPOINT='http://127.0.0.1:8891'
#在指定端口 8502 启动 WebUI
python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502
  • 本地打开这个网页可以使用语义检索系统了：
    http://127.0.0.1:8502

http://localhost:8502/

A5. 数据更新

数据更新的方法有两种，第一种使用前面的 utils/offline_ann.py进行数据更新，另一种是使用前端界面的文件上传进行数据更新，支持txt，pdf，image，word的格式，以txt格式的文件为例，每段文本需要使用空行隔开，程序会根据空行进行分段建立索引，示例数据如下(demo.txt)：

兴证策略认为，最恐慌的时候已经过去，未来一个月市场迎来阶段性修复窗口。

从海外市场表现看，
对俄乌冲突的恐慌情绪已显著释放，
海外权益市场也从单边下跌转入双向波动。

长期，继续聚焦科技创新的五大方向。1)新能源(新能源汽车、光伏、风电、特高压等)，2)新一代信息通信技术(人工智能、大数据、云计算、5G等)，3)高端制造(智能数控机床、机器人、先进轨交装备等)，4)生物医药(创新药、CXO、医疗器械和诊断设备等)，5)军工(导弹设备、军工电子元器件、空间站、航天飞机等)。

B.linux下搭建语义检索系统

B.1 GPU版本

提示：Centos系统下坑比较多，需要使用paddle 2.4.2 Ubuntu推荐使用2.5.1 or develop。

1.1安装依赖

conda create -n paddlenlp_gpu  python=3.8
conda activate paddlenlp_gpu
python -m pip install --upgrade pip

PaddleGPU、CUDA cudnn安装见：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131675175

当前版本：cuda11.2、paddle-develop版本（2.5.1存在bug解决方案见上述链接，可以使用2.5.2版本）

ImportError: libssl.so.1.1: cannot open shared object file: No such file or directory等问题

  • 版本查看：
pip install paddlepaddle-gpu==

(from versions: 1.8.5.post97, 1.8.5.post107, 2.0.0rc0, 2.0.0rc1, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, 2.2.0rc0, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.3.0rc0, 2.3.0, 2.3.1, 2.3.2, 2.4.0rc0, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.5.0rc0, 2.5.0rc1, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2)

pip install paddlenlp==

 (from versions: 2.0.0a0, 2.0.0a1, 2.0.0a2, 2.0.0a3, 2.0.0a4, 2.0.0a5, 2.0.0a6, 2.0.0a7, 2.0.0a8, 2.0.0a9, 2.0.0b0, 2.0.0b1, 2.0.0b2, 2.0.0b3, 2.0.0b4, 2.0.0rc0, 2.0.0rc1, 2.0.0rc2, 2.0.0rc3, 2.0.0rc4, 2.0.0rc5, 2.0.0rc6, 2.0.0rc7, 2.0.0rc8, 2.0.0rc9, 2.0.0rc10, 2.0.0rc11, 2.0.0rc12, 2.0.0rc13, 2.0.0rc14, 2.0.0rc15, 2.0.0rc16, 2.0.0rc17, 2.0.0rc18, 2.0.0rc19, 2.0.0rc20, 2.0.0rc21, 2.0.0rc22, 2.0.0rc23, 2.0.0rc24, 2.0.0rc25, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.0.5, 2.0.6, 2.0.7, 2.0.8, 2.1.0, 2.1.1, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3, 2.2.4, 2.2.5, 2.2.6, 2.3.0rc0, 2.3.0rc1, 2.3.0, 2.3.1, 2.3.2, 2.3.3, 2.3.4, 2.3.5, 2.3.7, 2.4.0, 2.4.1.dev0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.4.4, 2.4.5, 2.4.6, 2.4.7, 2.4.8, 2.4.9, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.6.0rc0, 2.6.0, 2.6.1)

python -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

pip install --upgrade paddlenlp -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#看报错修改指令pip install --use-pep517 --upgrade paddlenlp -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install onnxruntime-gpu onnx onnxconverter-common -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

1.2 测试效果

conda activate paddlenlp_2.6.0
cd /algorithm/temp_es/PaddleNLP-develop/pipelines
cd /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
#到pipelines路径下

python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu --search_engine faiss

python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --params_path checkpoints/model_40/model_state.pdparams --embedding_dim 256

1.3 执行ES

创建新用户使用：创建一个新的用户，例如”elasticsearch”:

sudo useradd elasticsearch1
#将Elasticsearch的安装目录的所有权更改为"elasticsearch":

sudo chown -R elasticsearch1:elasticsearch1 /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
#切换到"elasticsearch"用户，并尝试再次运行Elasticsearch：

su elasticsearch1
./bin/elasticsearch


#常驻待确定
查看es启动了几个
ps aux | grep elasticsearch
ps -ef | grep elasticsearch

#Elasticsearch在启动过程中遇到了问题。具体来说，它无法获取节点锁，可能是由于数据路径不可写或者多个节点试图使用同一个数据路径。
#尝试清理数据路径/algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3/data，删除其中的节点锁和其他临时文件
rm -rf /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3/data/*

1.4 构建ANN 索引库

# 以DuReader-Robust 数据集为例建立 ANN 索引库
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_neural_search --doc_dir data/dureader_dev --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --embedding_dim 312 --delete_index

#查看数据，打印几条数据
curl http://localhost:9200/dureader_robust_neural_search/_search

#删除索引也可以使用下面的命令：
curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder

1.5 启动 RestAPI 模型服务

#指定语义检索系统的Yaml配置文件
export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search_custom.yaml
#使用端口号 8891 启动模型服务
python rest_api/application.py 8891

nltk_data加载，如果感觉很慢卡住了，可以见问题C.20

  • Linux 用户推荐采用 Shell 脚本来启动服务：
    sh examples/semantic-search/run_neural_search_server.sh
  • 启动后可以使用curl命令验证是否成功运行： 
    curl -X POST -k http://localhost:8891/query -H 'Content-Type: application/json' -d '{"query": "衡量酒水的价格的因素有哪些?","params": {"Retriever": {"top_k": 5}, "Ranker":{"top_k": 5}}}'

1.6 启动web页面

pip install streamlit==1.11.1
pip install altair==4.2.2 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#配置模型服务地址
export API_ENDPOINT=http://127.0.0.1:8891

#在指定端口 8502 启动 WebUI
python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502
#需要运维开阿里云网管以及端口授权
  • Linux 用户推荐采用 Shell 脚本来启动服务： 
    sh examples/semantic-search/run_search_web.sh

到这里就可以打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8502

关闭进程：

control+c

lsof -i:8502
kill -9 PID

B.2 CPU版本

2.1安装依赖库

安装同GPU选择paddle-2.5.1版本，提示：Centos系统下坑比较多需要使用paddle 2.4.2；Ubuntu推荐使用2.5.1 or develop。

conda activate paddlenlpcpu_2.6.0
cd /algorithm/temp_es/PaddleNLP-develop/pipelines
cd /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3

python -m pip install paddlepaddle==2.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install --upgrade paddlenlp -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#paddle2.4.2 对应NLP 2.5.2版本

pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


python examples/semantic-search/semantic_search_example.py  --device cpu --embedding_dim 256

python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --params_path checkpoints/model_40/model_state.pdparams --embedding_dim 312

2.3 执行ES

创建新用户使用：创建一个新的用户，例如”esuser”:

sudo useradd esuser
#将Elasticsearch的安装目录的所有权更改为"esuser":

sudo chown -R esuser:esuser /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
#切换到"esuser"用户，并尝试再次运行Elasticsearch：

su esuser  
./bin/elasticsearch

2.4 构建索引

python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_neural_search --doc_dir data/dureader_dev --embedding_dim 256 --device cpu --delete_index

#查看数据，打印几条数据
curl http://localhost:9200/dureader_robust_neural_search/_search

#删除索引也可以使用下面的命令：
curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder

lsof -i:8502

kill -9 PID

python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py –server.port 8502 –server.address 127.0.0.1

C.安装过程遇到相关问题解决—相关项目链接：

目前共记录21个在Windows和LInux下遇到的相关问题

点击链接进行跳转：

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇—完整版]，支持Linux/Windows部署安装

释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[2.项目讲解篇],支持Linux/Windows部署安装

基于Elasticsearch的两路召回语义检索系统，实现关键字与语义的高效精准匹配

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原文地址:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/134083408

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