query_result = self._vector_store.query(query,**self._kwargs) ^^^ File"C:\Users\fgr\AppData\Local\anaconda3\envs\llama-index\Lib\site-packages\llama_index\vector_stores\elasticsearch\base.py", line 412,inqueryreturnasyncio.get_event_loop().run_until_complete( ^^^ File"C:\Users\fgr\...
from langchain.schema import Document from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import ElasticsearchStore from langchain.llms import OpenAI from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever from langchain.chains.query_constructor.base import Attribut...
2A.使用LangChain 的内置 Vectorstore 库将这些文章的每个段落加载到 Elasticsearch 中。 2B. 或者,我们可以使用在Elasticsearch中托管的PyTorch transformers。我们将把文本嵌入模型部署到 Elasticsearch,以利用分布式计算并加快流程。 当我们进行提问时,将使用 Elasticsearch 的向量搜索找到与该问题在语义上最相似的段落。然...
https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/elasticsearch
pythonCopy codeimport sslimport openaifrom elasticsearch import Elasticsearchfrom langchain_community.vectorstores import ElasticsearchStorefrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain_community.document_loaders import TextLoader# 设置代理访问 AP...
二、term_vector的配置选项 term vector支持以下配置选项 我们使用以下mapping配置,为text、fullname字段启用term vector; PUT /term_vector_test/ {"mappings":{"_doc":{"properties":{"text":{"type":"text","term_vector":"with_positions_offsets_payloads","store":true,"analyzer":"standard"},"full...
store term_vector 8. 动态模板 dynamic_templates可以完全控制新检测生成字段的映射,可以通过字段名称或数据类型来应用不同的映射,了解更多。 PUT /my_index {"mappings": { "my_type": { "dynamic_templates": [ { "es": { //以_es结尾的字段名需要使用spanish分词器 ...
“term_vector”:”no”//默认不存储向量信息,支持参数yes(term存储),with_positions(term+位置),with_offsets(term+偏移量),with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能,但开启又会加大索引体积,不适合大数据量用 ...
store:设置字段是否仅查询。 term_vector:运维参数。 Text 和 Keyword 类型 Text 类型 概述 当一个字段是要被全文搜索的,比如 Email 内容、产品描述,这些字段应该使用 text 类型。设置 text 类型以后,字段内容会被分析,在生成倒排索引以前,字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序,很少用于聚合...
/usr/share/certs/http_ca.crt:ro" \ > --rm --env-file .env chatbot-rag-app flask create-index ".elser_model_2" model is available Loading data from $/app/api/../data/data.json Loaded 15 documents Split 15 documents into 26 chunks Creating Elasticsearch sparse vector store in Elastic...