在创建向量索引时，若选择使用“IVF_GRAPH”和“IVF_GRAPH_PQ”的索引算法就需要对中心点向量进行预构建和注册。

背景信息

在向量索引加速算法中，IVF_GRAPH和IVF_GRAPH_PQ适用于超大规模场景。这两种算法需要通过对子空间的切割缩小查询范围，子空间的划分通常采用聚类或者随机采样的方式。在预构建之前，需要通过聚类或者随机采样得到所有的中心点向量。

当完成生成中心点向量的工作之后，需要对中心点向量进行预构建和注册，以实现将中心点向量预构建GRAPH或者GRAPH_PQ索引，同时注册到ES集群内，实现在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引查询次数，提升写入以及查询的性能。

操作步骤

1.选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。

2.单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。

3.创建中心点索引表。

−创建的索引命名为my_dict，注意该索引的number_of_shards数必须设置为1，否则无法注册。

−当需要使用IVF_GRAPH索引时，中心点索引的algorithm设置为GRAPH。

−当需要使用IVF_GRAPH_PQ索引时，中心点索引的algorithm设置为GRAPH_PQ。

PUT my_dict  
 {  
   "settings": {  
     "index": {  
       "vector": true  
     },  
     "number_of_shards": 1,  
     "number_of_replicas": 0  
   },  
   "mappings": {  
     "properties": {  
       "my_vector": {  
         "type": "vector",  
         "dimension": 2,  
         "indexing": true,  
         "algorithm": "GRAPH",  
         "metric": "euclidean"  
       }  
     }  
   }  
 }

4.写入中心点向量数据。

参考创建向量索引章节中的“导入向量数据”，将采样或者聚类得到的中心点向量写入上述创建的my_dict索引中。

5.调用注册接口。

将上述创建的my_dict索引注册具有全局唯一标识名称（dict_name）的Dict对象。

PUT _vector/register/my_dict  
 {  
   "dict_name": "my_dict"  
 }

6.创建IVF_GRAPH或IVF_GRAPH_PQ索引。

在创建IVF_GRAPH或者IVF_GRAPH_PQ索引时，不再需要指定dimension以及metric信息，只需指定之前注册好的dict名称即可。

PUT my_index  
 {  
   "settings": {  
     "index": {  
       "vector": true  
     }  
   },  
   "mappings": {  
     "properties": {  
       "my_vector": {  
         "type": "vector",  
         "indexing": true,  
         "algorithm": "IVF_GRAPH",  
         "dict_name": "my_dict",  
         "offload_ivf": false  
       }  
     }  
   }  
 }

Field mappings参数