购买实例
购买实例可参考购买OpenSearch向量检索版实例。
配置集群
在实例列表页，新购买的实例其状态为“待配置”，之后需要点击操作栏里的配置，进入实例详情页，为实例配置表基础信息>数据同步>字段配置>索引结构>确认创建，最后等待索引重建完成即可正常搜索。
1.表基础信息
表管理→添加表，进入到表基础信息页面，依次输入表名称，设置数据分片数和数据更新资源数，场景模板选择向量：文本语义搜索-稠密向量检索，确认设置信息无误后，点击下一步。
配置说明：
表名称：可自定义
数据分片数：分片数设置时，请填写不超过256的正整数，用于提升全量构建速度、单次查询性能。（部分存量实例，仍需各索引表分片数保持一致；或至少一个索引表分片数为1，其余索引表分片数一致）
数据更新资源数：数据更新所用资源数，每个索引默认免费提供2个4核8G的更新资源，超出免费额度的资源将产生费用，详情可参考向量检索版计费概述
场景模板：向量检索版内置了3种模板可供用户选择：通用、向量-图片搜索、向量-文本语义模板
2.数据同步
选择全量数据来源（目前支持的数据源有MaxCompute+API、对象存储OSS+API、数据湖构建（DLF）和API数据源），本文以MaxCompute+API为例，依次设置AccessKey、AccessKey Secret、Project、Table、Partition，按需选择是否开启自动索引重建，设置完成后在数据来源校验点击校验，通过后才可以进行下一步操作。
3.字段配置
向量检索版会根据选择的场景模板，预置相关字段，并将全量数据来源中的字段，自动导入字段列表中。除了自动预设的字段外，我们还可以结合业务情况手动填写字段。
文本语义搜索模板场景的4个预设字段说明：
id（主键）
source_text（源文本）
namespace（命名空间)
source_text_vector、（向需要文本向量化的文本字段）
字段配置说明：
必选字段：主键字段和向量字段，主键字段为int或string类型并且需要勾选主键按钮，向量字段为float类型并且需要勾选向量字段按钮。
向量字段默认为多值的float类型，控制台建表默认采用逗号切分，支持自定义多值分隔符。
文本向量化的字段需要勾选“需embedding字段”
使用向量检索，在定义字段时有位置要求，需要按照主键字段、命名空间字段（非必要）、向量字段的顺序创建。（如上图所示）
在需数据预处理的去配置，可以对字段source_text数据预处理配置进行配置。
字段source_text数据预处理配置说明：
预处理模板：预处理会根据选择的场景模板，展示每种数据类型支持的模板，由于选择的是（文本语义搜索—稠密向量检索）场景模板，所以预处理模板展示的是稠密向量化、稠密+稀疏向量化两种。
服务列表：选定预处理模板后，自动出现模板下的服务列表。
模型：
生成字段：
embedding处理类的服务，默认生成字段，无法进行勾选或删除。
接口调用配置：由于使用了AI搜索开放平台的模型服务，所以要对服务接口调用进行配置，点击接口调用配置的配置后，弹出AI搜索开放平台模型服务接口调用配置页，需要完成工作空间、API Key、连接域名的设置。
4. 索引结构
OpenSearch会对主键与向量字段自动构建索引，索引名与字段名相同，只需要在控制台配置向量索引。
高级配置按需填写，详情可参考向量索引通用配置。
主键字段、向量字段必须填写，命名空间字段非必填，可以为空。
命名空间字段：实例引擎版本为vector service 1.0.2及以下版本，namespace标签字段不支持string格式类型；实例引擎版本为vector service 1.0.2及以上版本，无此限制。
5.确认创建
点击确认创建，完成表的创建，在左侧导航栏日志记录＞变更历史，可以查看表的创建进度，当状态显示完成后，就可以进行查询测试的操作。
6.查询测试
在左侧导航栏向量管理>查询测试进行查询，查询测试同时支持表单/开发者模式。
6.1表单模式
依次选择好表单模式>表名，Query类型可以选择向量、文本，本次以文本类型为例，在文本项中输入查询的内容，点击搜索就可以在搜索结果栏中查看到结果了。
6.2开发者模式
依次选择好开发者模式>表名，在下方的搜索框内输入查询参数，完成后点击搜索就可以在右侧的结果栏内看到查询结果。
详细的查询语法可参考下方的语法说明。