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...
首先,我们将一些示例文档添加到我们的 Elasticsearch 存储中。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 texts=["LangChain 是一个用于开发大语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的框架。","Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 的搜索和分析引擎,能够解决越来越多的用例。",...]es_store.add_texts(texts)...
使用ElasticsearchStore 将文档写入 Elasticsearch,只写入 content 字段(原始文本内容),并将 cleanup 模式设置为 full。该模式可以确保无论是删除还是更新,始终保持文档内容与向量数据库中的数据一致。关于文档去重的几种模式对比,可以参考:How to use the LangChain indexing API。 from langchain_text_splitters import...
在代码目录中,我准备了docker-compose.yaml文件,用于部署 Elasticsearch。执行以下命令启动 Elasticsearch: docker-compose up -d 1. 在浏览器输入 http://localhost:5601 访问 Kibana 界面,用户名是elastic,密码是test123。 部署Embedding 模型 Elasticsearch 默认为机器学习(ML)进程分配最多 30% 的机器总内存。如果本...
如果你使用的是向量存储(如Elasticsearch、FAISS等),你可以通过LangChain的向量存储接口来加载文档。例如,使用Elasticsearch作为向量存储: python from langchain.indexes import ElasticsearchStore from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 初始化向量存储 vectorstore = ElasticsearchStore( es_url="http://your_e...
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。ElasticsearchStore：是推荐的使用选择，因为它提供了更全面的功能和更好的兼容性。安装和配置 Elasticsearch：使用最新的 Elastic Stack 版本进行安装。在安装过程中，记录证书信息并...
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...
Elasticsearch:使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation (一) Elasticsearch:使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation (二) 的续篇。在今天的文章中,我将详述如何使用 ElasticsearchStore。这也是被推荐的使用方法。如果你还没有设置好自己的环境,请详细阅读第...
使用ElasticsearchStore将文档写入 Elasticsearch,只写入content字段(原始文本内容),并将cleanup模式设置为full。该模式可以确保无论是删除还是更新,始终保持文档内容与向量数据库中的数据一致。关于文档去重的几种模式对比,可以参考:How to use the LangChain indexing API。
使用ElasticsearchStore 将文档写入 Elasticsearch,只写入 content 字段(原始文本内容),并将 cleanup 模式设置为 full。该模式可以确保无论是删除还是更新,始终保持文档内容与向量数据库中的数据一致。关于文档去重的几种模式对比,可以参考:How to use the LangChain indexing API。 from langchain_text_splitters import...