conn=Elasticsearch("https://127.0.0.1:9200",ca_certs="certs/http_ca.crt",basic_auth=("elastic","changeme"),verify_certs=False)# 创建索引并进行检索 embeddings=OpenAIEmbeddings()db=ElasticsearchStore.from_documents(docs,embeddings,index_name="test_index",es_connection=conn)db.client.indices.refres...
本着开放的精神,让我们引入两项开源技术来帮助 Elasticsearch:Hugging Face transformer 库和名为LangChain的新的、有趣的 Python 库,这将加快 Elasticsearch 作为向量数据库的使用速度。一旦设置好,LangChain将使我们的LLMs在程序上可以互换,这样我们就可以自由地尝试各种模型。 它将如何运作 什么是 LangChain ?LangCh...
可以考虑自己基于知识库自训练或基于一些现成的模型,HuggingFace上有很多Embeddings model可供参考使用。 2、向量数据库选择 向量数据库在相似文本搜索、个性化推荐、相似图片搜索等都有很好的应用场景。开源的向量数据库有qdrant,weaviate,milvus,elasticsearch等,推荐qdrant。 3、LLM框架 LangChain及LlamaIndex (原GPT ...
我们可以通过使用 huggingface 来对 chunks 进行处理并形成 embeddings。我们把 embeddings 写入到 Elasticsearch 向量数据库中,并保存。在搜索的时候,我们通过 LangChain 来进行向量化,并使用 Elasticsearch 进行向量搜索。在最后,我们通过大模型的使用,针对提出的问题来进行提问。我们最终的界面如下: 如上所示,它可以针对...
# 再次连接 Elasticsearch 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=co...
4.1 案例1:Langchain 连接 Elasticsearch 以下是一个实际的代码示例,展示了如何使用 Langchain与 Elasticsearch 进行数据检索: pythonCopy codeimport sslimport openaifrom elasticsearch import Elasticsearchfrom langchain_community.vectorstores import ElasticsearchStorefrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom lang...
from langchain.embeddings.elasticsearchimportElasticsearchEmbeddings# 定义模型IDmodel_id='your_model_id' 如果我们希望使用from_credentials进行测试,那么我们需要Elastic Cloud的cloud_id: # 使用凭据实例化ElasticsearchEmbeddingsembeddings=ElasticsearchEmbeddings.from_credentials(model_id,es_cloud_id='your_cloud_id'...
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 = ...
第2步骤中的信息检索,不一定必须使用向量数据库,可以是关系型数据库(如MySQL)或全文搜索引擎(如Elasticsearch, ES), 但大模型应用场景广泛使用向量数据库的原因是:在大模型RAG的应用场景中,主要是要查询相似度高的某几个文档,而不是精确的查找某一条(MySQL、ES擅长)。
在LLM成为现实之前,学习模型还没有那么流行,搜索引擎使用传统方法(如TF-IDF算法或其现代增强版的BM25算法——因其在开源分布式搜索引擎Elasticsearch中的使用而闻名)来搜索相关数据。使用这些方法,维度的数量就是词汇量(通常为数万,比密集向量空间大得多),每个条目代表关键字与文档的相关性,同时这也考虑到该术语的频率...