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opensearch 后端使用 OpenSearch 作为向量存储。知识文本先经 embedding 模型向量化,再通过 LlamaIndex 写入 OpenSearch,检索时按相似度召回。

何时使用

  • 已有 OpenSearch 集群,希望自建向量检索;
  • 需要持久化、可跨进程与多实例共享,并对索引与检索有完全掌控。

依赖

使用示例

也可以通过 backend_config 显式传入连接与 embedding 配置:

参数

构造参数

backend_config 支持以下配置项:

OpenSearch 连接配置

opensearch_config 为 OpensearchConfig,环境变量前缀 DATABASE_OPENSEARCH_:

embedding 配置

embedding_config 为 EmbeddingModelConfig,环境变量前缀 MODEL_EMBEDDING_:

环境变量配置

index 必须符合 OpenSearch 命名规则:全小写,仅含 a-z0-9_-.,且不以 _ 或 - 开头,否则会报错。生产环境请配置 cert_path 以启用证书校验,避免安全风险。
最后修改于 2026年9月19日