使用 Transformer 和 Amazon OpenSearch Service 构建基于列的语义搜索引擎

在数据湖中，对于数据清理和注释、架构匹配、数据发现和跨多个数据来源进行分析等许多操作，查找相似的列有着重要的应用。如果不能从多个不同的来源准确查找和分析数据，就会严重拉低效率，不论是数据科学家、医学研究人员、学者，还是金融和政府分析师，所有人都会深受其害。

传统解决方案涉及到使用词汇关键字搜索或正则表达式匹配，这些方法容易受到数据质量问题的影响，例如缺少列名或者不同数据集中采用了不同的列命名约定（例如， zip_code、zcode、postalcode ）。

在这篇文章中，我们演示了一种解决方案，基于列名和/或列内容对相似列执行搜索。该解决方案使用 Amazon OpenSearch Service 中提供的近似最近邻算法来搜索具有相似语义的列。为了协助进行搜索，我们使用 Amazon SageMaker 中通过 sentence-transformers 库预训练的 Transformer 模型，为数据湖中的各个列创建特征表示（嵌入对象）。最后，为了从解决方案进行交互并可视化结果，我们构建了在 Amazon Fargate 上运行的交互式 Streamlit Web 应用程序。

我们提供了一个代码教程，您可用它来部署资源，以便对示例数据或自己的数据运行该解决方案。

解决方案概览

以下架构图展示了查找具有相似语义列的工作流程，分为两个阶段。第一阶段运行 Amazon Step Functions 工作流，从表格列创建嵌入对象并构建 OpenSearch Service 搜索索引。第二阶段是在线推理阶段，通过 Fargate 运行 Streamlit 应用程序。Web 应用程序收集输入搜索查询，并从 OpenSearch Service 索引中检索与该查询近似的 k 个最相似列。

图1 解决方案架构

自动化工作流按以下步骤进行：

1. 用户将表格数据集上传到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶中，这会调用 Amazon Lambda 函数来启动 Step Functions 工作流。

2. 该工作流首先启动 Amazon Glue 作业，将 CSV 文件转换为 Apache Parquet 数据格式。

3. SageMaker Processing 作业使用预训练模型或自定义列嵌入模型，为各个列创建嵌入对象。SageMaker Processing 作业将每个表的列嵌入对象保存在 Amazon S3 中。

4. Lambda 函数创建 OpenSearch Service 域和集群，以索引上一步中生成的列嵌入对象。

5. 最后，使用 Fargate 部署交互式 Streamlit Web 应用程序。Web 应用程序为用户提供了一个界面，用于输入查询，从而在 OpenSearch Service 域中搜索相似的列。

您可以从 GitHub 下载代码教程，在示例数据或自己的数据上试用此解决方案。Github 上提供了如何部署本教程所需资源的说明。

先决条件

要实施此解决方案，您需要：

• 亚马逊云科技账户。

• 对亚马逊云服务有一些基本了解，例如 Amazon Cloud Development Kit（Amazon CDK）、Lambda、OpenSearch Service 和 SageMaker Processing。

• 用于创建搜索索引的表格数据集。您可以使用自己的表格数据，也可以在 GitHub 上下载示例数据集。

构建搜索索引

第一阶段中将构建列搜索引擎索引。下图展示了运行此阶段的 Step Functions 工作流。

图 2 Step Functions 工作流 – 多个嵌入模型

数据集

在这篇文章中，我们构建了一个搜索索引，包括了超过 25 个表格数据集中的 400 多个列。数据集来自以下公共来源：

•  s3://sagemaker-sample-files/datasets/tabular/ 

• NYC Open Data

• Chicago Data Portal

有关索引中包含的表的完整列表，请参阅 GitHub 上的代码教程（https://github.com/aws-samples/tabular-column-semantic-search/blob/main/sample-batch-datasets.json）。

您可以使用自己的表格数据集来扩充示例数据，或者构建自己的搜索索引。我们提供了两个 Lambda 函数用于启动 Step Functions 工作流，这两个函数分别为单个 CSV 文件或批量 CSV 文件构建搜索索引。

将 CSV 转换为 Parquet

使用 Amazon Glue 将原始 CSV 文件转换为 Parquet 数据格式。Parquet 是一种面向列格式文件的格式，是大数据分析中的首选格式，可提供高效的压缩和编码。在我们的实验中，与原始 CSV 文件相比，Parquet 数据格式显著减少了所需的存储空间。我们还使用 Parquet 作为通用数据格式来转换其他数据格式（例如 JSON 和 NDJSON），因为它支持高级嵌套数据结构。

创建表格列嵌入对象

在本文中，为了对示例表格数据集中的单个表列提取嵌入对象，我们使用了从 sentence-transformers 库预训练的以下模型。有关其他模型，请参阅 Pretrained Models（预训练模型，https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html）

SageMaker Processing 作业为单个模型运行 create_embeddings.py （代码：https://github.com/aws-samples/tabular-column-semantic-search/blob/main/assets/s3/scripts/create_embeddings.py）。要从多个模型中提取嵌入对象，工作流会并行运行 SageMaker Processing 作业，如 Step Functions 工作流所示。我们使用该模型创建两组嵌入对象：

• column_name_embeddings – 列名的嵌入对象（标题）

• column_content_embeddings – 列中所有行的平均嵌入对象

有关列嵌入过程的更多信息，请参阅 GitHub 上的代码教程（https://github.com/aws-samples/tabular-column-semantic-search）。

SageMaker Processing 步骤的替代方法是创建 SageMaker 批量变换，用于在大型数据集上获取列嵌入对象。这将需要将模型部署到 SageMaker 端点。有关更多信息，请参阅 Use Batch Transform（使用批量转换）。

使用 OpenSearch Service 

对嵌入对象编制索引

在本阶段的最后一步，Lambda 函数将列嵌入对象添加到 OpenSearch Service 近似 k 近邻（kNN，k-Nearest-Neighbor）搜索索引中。向每个模型分配自己的搜索索引。有关近似 kNN 搜索索引参数的更多信息，请参阅 k-NN (https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/knn/index/)。

使用 Web 应用程序

进行在线推理和语义搜索

工作流程的第二阶段运行 Streamlit Web 应用程序，您可以在其中提供输入数据，然后在 OpenSearch Service 中搜索编制了索引的具有相似语义的列。应用层使用应用程序负载均衡器、Fargate 和 Lambda。应用程序基础设施作为解决方案的一部分自动部署。

使用该应用程序，您可以提供输入数据，然后搜索具有相似语义的列名和/或列内容。此外，您可以选择嵌入模型以及搜索中返回的最近邻的数量。应用程序接收输入数据，使用指定模型嵌入输入数据，并在 OpenSearch Service 中使用 kNN 搜索，以此来搜索编制了索引的列嵌入对象，并查找与给定输入数据最相似的列。显示的搜索结果包括表名、列名和所确定列的相似度分数，以及数据在 Amazon S3 中的位置，以供进一步探索。

下图显示了 Web 应用程序的示例。在此示例中，我们在数据湖中搜索具有与 district （负载）相似的 Column Names （负载类型）的列。应用程序使用 all-MiniLM-L6-v2 作为嵌入模型，从 OpenSearch Service 索引中返回了 10 个（k）最近邻。

根据 OpenSearch Service 中索引的数据，应用程序返回 transit_district 、 city 、 borough 和 location 作为四个最相似的列。此示例演示了搜索方法识别数据集中相似语义列的功能。

图 3：Web 应用程序用户界面

清理

要删除本教程中由 Amazon CDK 创建的资源，请运行以下命令：

 Bash 

cdk destroy --all

左滑查看更多

总结

在这篇文章中，我们介绍了为表格列构建语义搜索引擎的端到端工作流程。

您可以使用我们在 GitHub (https://github.com/aws-samples/tabular-column-semantic-search) 上提供的代码教程，开始处理自己的数据。如果您需要帮助加快在产品和流程中使用机器学习功能的速度，请联系 Amazon Machine Learning Solutions Lab (https://aws.amazon.com/ml-solutions-lab/)。

Original URL: 

https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-semantic-search-engine-for-tabular-columns-with-transformers-and-amazon-opensearch-service/

本篇作者

Kachi Odoemene 

亚马逊云科技人工智能部门的应用科学家。他构建人工智能/机器学习解决方案，为亚马逊云科技客户解决业务问题。

Taylor McNally

Amazon Machine Learning Solutions Lab 的深度学习架构师。他帮助来自不同行业的客户利用亚马逊云科技上的人工智能/机器学习构建解决方案。他喜欢醇美咖啡，爱好户外活动，并享受与家人和活泼好动的狗子共度时光。

Austin Welch 

Amazon ML Solutions Lab 的数据科学家。他开发自定义深度学习模型，帮助亚马逊云科技公共部门客户加快人工智能和云的采用。在业余时间，他喜欢阅读、旅行和柔术。

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