检索增强生成(RAG)是一个多步骤的过程,首先进行信息检索,然后进入生成阶段。其工作流程如下: 输入查询:首先,从用户的输入查询开始,例如用户提出的问题。 信息检索:然后,Higress 的 ai-search 插件会从 Elasticsearch 中检索相关信息。ai-search 插件结合语义搜索和全文搜索,使用 RRF(Reciprocal Rank Fusion)进
此外,视频还提及通过 LangChain 和 ElasticSearch 客户端实现 RAG 搜索功能的方法,包括导入相关库、定义工具等,以及使用的政治数据集的特点。同时强调了 ElasticSearch 模型自动分块和嵌入、稀疏向量模型提升检索效果的重要性,还介绍了智能混合搜索技术,包括其结合文本与语义搜索、利用元数据优化搜索结果、通过优化提示工程...
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。
我们从上面的小红心来看,Elasticsearch 无疑是最受欢迎的向量数据库。你可以在地址 GitHub - ashishtiwari1993/langchain-elasticsearch-RAG: Example of Langchain-Elasticsearch integrations & RAG.找到我同事的代码。 就像在那个 github 的repo 中展示的那样: 在我们选择不同的 API 时,我们需要注意上面的细节。Elast...
Elasticsearch 可以作为向量数据库与 Open AI 和 Langchain 结合实现 RAG技术。以下是关于如何使用 Elasticsearch 与 Open AI 和 Langchain 实现 RAG 的关键步骤和要点：选择 Elasticsearch 的 API：ElasticKnnSearch 和 ElasticVectorSearch：这两个 API 有其特定的限制，可能不完全满足所有需求。Elasticsearch...
讨论并实现 Elastic RAG 的代理流程,其中 LLM 选择调用 Elastic KB。 更多阅读:Elasticsearch:基于 Langchain 的 Elasticsearch Agent 对文档的搜索。 简介 代理是将 LLM 应用于实际用例的合乎逻辑的下一步。本文旨在介绍代理在 RAG 工作流中的概念和用法。总而言之,代理代表了一个极其令人兴奋的领域,具有许多雄心勃...
【使用 LangChain + Higress + Elasticsearch 构建 RAG 应用】本文介绍了如何利用LangChain、Higress和Elasticsearch快速构建RAG(检索增强生成)应用,实现企业知识的智能检索与问答。首先通过LangChain解析Markdown文档并写入Elasticsearch,接着部署Higress AI网关并配置ai-search插件以整合私有知识库与在线搜索功能。最后,通过...
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）...
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)。
README.md rag-elastic-llama3-elser.ipynb rag-elastic-llama3.ipynb 如上所示,rag-elastic-llama3-elser.ipynb 就是我们今天想要工作的 notebook。 我们通过如下的命令来拷贝所需要的证书: $ pwd /Users/liuxg/python/elasticsearch-labs/notebooks/integrations/llama3 ...