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...
然后我们将这些文档索引到 Elasticsearch 中。 这将为完整文档建立索引,并且段落将存储在嵌套字段中。 然后,我们的索引管道处理器将对段落运行推理,并将嵌入存储在索引中。 from elasticsearch import helpers chunked_docs = parent_child_splitter(loader.load(), chunk_size=600) count, errors = helpers.bulk( cl...
from langchain.indexes import SQLRecordManager, index from langchain_core.documents import Document from langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 初始化记录管理器和向量存储 record_manager = SQLRecordManager( namespace="your_namespace", # 命名空间,...
在今天的文章中,我们将重点介绍如何使用 LangChain 提供的基础设施在 Python 中构建 Elasticsearch agent。 该 agent 应允许用户以自然语言询问有关 Elasticsearch 集群中数据的问题。Elasticsearch 是一个强大的…
Connection to Elasticsearch = it's fine, because I try without .from_documents it's not giving any error, only empty result Index creation = it's already created, I checked fromhttp://127.0.0.1:9200/test-basic/_mapping { "test-basic": { "mappings": { "properties": { "vector": { ...
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 = ...
("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 say about Ketanji Brown Jackson"docs = db.similarity_search(query)print(docs[0]...
# 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...
db = ElasticsearchStore.from_documents( 109 + documents=docs, 110 + embedding=embed_model, 111 + es_url= f"http://{self.IP}:{self.PORT}", 112 + index_name=self.index_name, 113 + distance_strategy="COSINE", 114 + query_field="context", 115 + vector_query_field="dense...
fromlangchain.chains.llmimportLLMChainfromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_openaiimportOpenAI# 原始字符串模板template="猪八戒吃{fruit}?"# 创建模型实例llm=OpenAI(temperature=0)# 创建LLMChainllm_chain=LLMChain(llm=llm,prompt=PromptTemplate.from_template(template))# 调用LLMChain,返回...