@文心快码langchain-chatchat elasticsearch 文心快码 langchain-chatchat 是一个基于 LangChain 库的聊天机器人应用,而 Elasticsearch 是一个强大的搜索和分析引擎。将 Elasticsearch 集成到 langchain-chatchat 中,可以为聊天机器人提供高效的文档检索和存储能力。下面我将详细介绍如何在 langchain-chatchat 中配置 ...
conn=Elasticsearch("https://127.0.0.1:9200",ca_certs="certs/http_ca.crt",basic_auth=("elastic","changeme"),verify_certs=False)# 创建带有元数据的索引 db=ElasticsearchStore.from_documents(docs,embeddings,index_name="test-metadata",es_connection=conn)# 执行检索 query="What did the president sa...
过去几个周末,我一直沉浸在“即时工程”的迷人世界中,学习Elasticsearch® 等向量数据库如何通过充当长期记忆和语义知识存储来增强 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)。然而,困扰我和许多其他经验丰富的数据架构师的一件事是,许多教程和演示完全依赖于向大型网络公司和基于云的人工智能公司发送您的私人数据。 私人数据有...
市场上有许多成熟的向量数据库,一般最常用的是elasticsearch和milvus。常规rag框架几乎都支持,下面演示用langchain调用elasticsearch。 from langchain import ElasticVectorSearch from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings embedding = OpenAIEmbeddings() elastic_host = "http://127.0.0.1" elasticsearch_...
ElasticSearch、Hologres、LanceDB、Marqo、MatchingEngine、Meilisearch、Milvus、MongoDB Atlas 和 MyScale 也在支持之列。OpenSearch 和 pg_embedding 也提供了优质的搜索服务。这些多样化的数据库选择使得LangChain能够在不同的环境和需求下提供灵活、高效的搜索能力。 OpenAIEmbeddings() 初始化 embeddings_model = ...
在本文中,我们将使用 LangChain、Higress 和 Elasticsearch 来构建一个 RAG 应用。本文所使用的代码可以在 Github 上找到:https://github.com/cr7258/hands-on-lab/tree/main/gateway/higress/rag-langchain-es 什么是 Higress? Higress 是一款云原生 API 网关,内核基于 Istio 和 Envoy,可以用 Go/Rust/JS ...
Elasticsearch 是一个分布式搜索与分析引擎,广泛用于全文检索、日志分析和实时数据处理。Elasticsearch 在 8.x 版本中原生引入了向量检索功能,支持基于稠密向量和稀疏向量的相似度搜索。 什么是 LangChain? LangChain 是一个开源框架,旨在构建基于大语言模型(LLM)的应用程序。其核心理念是通过将多个功能组件“链”式组合...
ElasticSearch、Hologres、LanceDB、Marqo、MatchingEngine、Meilisearch、Milvus、MongoDB Atlas 和 MyScale 也在支持之列。OpenSearch 和 pg_embedding 也提供了优质的搜索服务。这些多样化的数据库选择使得 LangChain 能够在不同的环境和需求下提供灵活、高效的搜索能力。
支持通过配置项同时启动多个模型,将Wiki纳入samples知识库 (chatchat-space#2002) Nov 9, 2023 common search_engine_chat bug Aug 24, 2023 configs publish 0.2.10 (chatchat-space#2797) Jan 26, 2024 docs 增加ElasticSearch支持 Nov 10, 2023 document_loaders publish 0.2.10 (chatchat-space#2797) Jan ...
比如与Elasticsearch数据库交互的:elasticsearch_database 比如基于知识图谱问答的:graph_qa 其中的代码文件:chains/graph_qa/base.py 便实现了一个基于知识图谱实现的问答系统,具体步骤为 首先,根据提取到的实体在知识图谱中查找相关的信息「这是通过 self.graph.get_entity_knowledge(entity) 实现的,它返回的是与实体...