4、LangChain 与 Elasticsearch 的整合 结合Langchain和 Elasticsearch,我们可以利用 AI 模型的强大语言处理能力,与 Elasticsearch 的高效数据检索功能,实现智能化的搜索解决方案。 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: 代码语言:javascr...
因此,我们可以将嵌入存储到 Elasticsearch 中,从定义上讲,Elasticsearch 是 “弹性的”,可以根据你的数据进行扩展和扩展。为此,让我们将 Elasticsearch 添加到我们的项目中: <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-elasticsearch</artifactId> <version>${langchain4j.version}</v...
pip install langchain elasticsearch 在你的项目目录中创建一个名为 chat.py 的Python文件,并粘贴以下代码以初始化你的LLM和Elastic Cloud连接: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI from...
使用Elasticsearch 嵌套密集向量支持 依赖关系 安装 安装Elasticsearch 及 Kibana 环境变量 拷贝Elasticsearch 证书 准备数据 创建应用并展示 连接到 Elasticsearch 准备数据集 从huggingface 加载模型 创建Elasticsearch 索引 实用工具:父子分割函数 实用工具:漂亮的响应 完整文档,嵌套段落 做nested 搜索 使用LangChain 来搜索 ...
使用LangChain和Elasticsearch对私人数据进行人工智能搜索,可以按照以下步骤进行: 设置Elasticsearch实例并导入私人数据: 首先,需要设置一个Elasticsearch实例。可以使用云托管服务(如Elastic Cloud)或者本地部署Elasticsearch。导入私人数据时,可以使用Python脚本将数据上传到Elasticsearch中。例如,如果数据是文本形式,可以将其拆分...
Langchain 会对查询进行分词、词性标注、实体识别等操作,以理解查询的意图和关键词。 生成Elasticsearch 查询:在理解查询的基础上,Agent 需要生成一个 Elasticsearch 可以理解的查询语句。这个查询语句应该包括要搜索的索引、搜索的字段、搜索的关键词等信息。 执行搜索:生成查询语句后,Agent 将它发送到 Elasticsearch 中...
LangChain是一个基于自然语言处理的开源框架,它提供了一种灵活的方式来构建自定义的自然语言处理管道。结合Elasticsearch和LangChain,我们可以构建一个自查询检索器,从而为用户提供更精确的搜索体验。 自查询检索器的工作原理是:在用户发起查询时,首先使用Elasticsearch进行初步搜索,得到一组候选文档。然后,根据这些候选文档...
通过打入命令创建notebook，连接至Elasticsearch。使用Langchain的工具将原始文档分割成更小的块，此例使用示例工作场所搜索数据集。Langchain提供多种其他加载器用于数据获取，详情请查阅其核心加载器或加载器集成文档。生成的`temp.json`文件将存储分割后的文档块。从Huggingface加载模型，选择minilm-l6-v2用于...
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）...
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 是一个强大的搜索引擎,支持词法和向量搜索。 ElasticSearch 可以在 RAG(检索增强生成)的上下文中使用,但这不是我们在本故...