本文介绍了智能代理在RAG工作流中的应用,特别是结合Elasticsearch和Langchain实现Agentic RAG。通过使用工具如ES_Status和RAG_Search,LLM能够动态生成复杂查询并从知识库中获取相关信息,从而提高搜索应用的准确性和相关性。
在本文中,我们的文档是一份 Markdown 格式的员工手册,我们使用 LangChain 的 MarkdownHeaderTextSplitter 对文档进行处理。MarkdownHeaderTextSplitter 能够解析 Markdown 文档的结构,并根据标题将文档拆分。 Elasticsearch 支持内置的 Embedding 模型,本文将使用 Elasticsearch 自带的 ELSER v2 模型(Elastic Learned Sparse ...
正如你所注意到的,我们还将 Elasticsearch TestContainers 模块添加到项目中,因此我们可以从测试中启动 Elasticsearch 实例: // Create the elasticsearch container ElasticsearchContainer container = new ElasticsearchContainer("docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.15.0") .withPassword("changeme"); // Start...
步骤2-a, 在 Elasticsearch 中加载嵌入 完整的代码显示了我如何仅使用 LangChain 来完成此操作。代码的关键部分是像上面的示例一样循环遍历保存的 Pickle 文件,并提取出作为段落的字符串列表,然后将它们传递给LangChain Vectorstore的from_texts()函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from lan...
使用LangChain和Elasticsearch对私人数据进行人工智能搜索,可以按照以下步骤进行: 设置Elasticsearch实例并导入私人数据: 首先,需要设置一个Elasticsearch实例。可以使用云托管服务(如Elastic Cloud)或者本地部署Elasticsearch。导入私人数据时,可以使用Python脚本将数据上传到Elasticsearch中。例如,如果数据是文本形式,可以将其拆分...
LangChain 是一个基于区块链的AI 模型管理和推理平台,它允许在不暴露原始数据的情况下进行 AI 推理。这意味着开发人员可以在不泄露用户隐私的情况下使用 AI 模型来处理用户输入。Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎,它可以快速地处理大量的数据并返回精确的结果。它可以与 LangChain 集成,以在保护隐私的同时...
使用Chainlit对PDF文件进行预处理,提取出文本和关键信息。 利用Langchain对提取出的信息进行进一步抽取,将关键信息转化为结构化的格式。 将结构化数据导入到Elasticsearch中,建立相应的索引。 构建查询系统,提供全文搜索、结构化搜索和复杂查询等多种查询方式。 用户可以通过自然语言查询,快速找到关于特定主题的信息。 通过...
将 Elasticsearch 作为向量数据库与 Open AI 和 Langchain 集成。利用 Langchain 的功能，通过检索增强生成技术，从 Elasticsearch 中检索相关信息，并结合 Open AI 的生成能力，产生高质量的文本输出。遵循许可协议和尊重原创：在使用 Elasticsearch、Open AI 和 Langchain 时，请确保遵循相关的许可协议。
创建项目文件 workplace-docs.json，用于数据准备。数据导入并处理文档后，索引数据至 Elasticsearch。在 Kibana 中，可观察数据状态。实现相似性/向量搜索（KNN 搜索）的代码可在 github.com/liu-xiao-guo... 下载。本文旨在介绍如何利用 Open AI 和 Langchain 实现 RAG（Retrieval Augmented Generation）...
使用LangChain 来搜索 使用Elasticsearch 嵌套密集向量支持 这个交互式笔记本将: 将模型 “sentence-transformers__all-minilm-l6-v2” 从 Hugging Face 加载到 Elasticsearch ML Node 中 使用LangChain 分割器将段落分块成句子,并使用嵌套密集向量将它们索引到 Elasticsearch 中 执行搜索并返回包含最相关段落的文档 依赖...