核心内容摘要
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Elasticsearch是一个分布式、RESTful的搜索与分析引擎能够执行矢量和词法搜索。
它建立在Apache Lucene库之上广泛用于全文搜索、日志和指标分析等领域。
在本文中我们将介绍如何使用LangChain与Elasticsearch进行向量存储的管理从而增强对大型语言模型LLM的处理能力。
主要内容如何安装与设置首先为了使用Elasticsearch的向量搜索功能你需要安装langchain-elasticsearch包%pip install -qU langchain-elasticsearch本地和云端的Elasticsearch实例Elastic Cloud这是Elasticsearch的托管服务提供了简单的管理界面和安全性。
可以注册免费试用。
本地安装可以使用官方的Elasticsearch Docker镜像来快速启动。
以下是启动单节点Elasticsearch实例的命令仅用于开发%docker run -p 9200:9200 -e discovery.typesingle-node -e xpack.security.enabledfalse docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:
8.
1
1创建与管理向量存储借助LangChain你可以轻松管理向量存储。
下面是一些关键步骤初始化ElasticsearchStorefrom langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore elastic_vector_search ElasticsearchStore( es_urlhttp://localhost:9200, # 使用API代理服务提高访问稳定性 index_namelangchain_index, embeddingOpenAIEmbeddings(modeltext-embedding-3-large), es_userelastic, es_passwordchangeme, )添加文档到向量存储from langchain_core.documents import Document from uuid import uuid4 documents [ Document(page_contentBuilding an exciting new project with LangChain - come check it out!, metadata{source: tweet}), # 添加更多文档... ] uuids [str(uuid4()) for _ in range(len(documents))] elastic_vector_search.add_documents(documentsdocuments, idsuuids)查询向量存储使用相似度搜索功能来查询存储results elastic_vector_search.similarity_search( queryLangChain provides abstractions to make working with LLMs easy, k2, filter[{term: {metadata.source.keyword: tweet}}], ) for res in results: print(f* {res.page_content} [{res.metadata}])
常见问题和解决方案问题当将文档索引到Elasticsearch时出现超时错误。
解决方案可以调整chunk_size和max_chunk_bytes参数来减少超时错误。
elastic_vector_search.add_texts( texts, bulk_kwargs{chunk_size: 50, max_chunk_bytes: 200000000} )
总结和进一步学习资源Elasticsearch结合LangChain提供了强大的文本向量搜索能力是构建检索增强型生成Retrieval-Augmented Generation, RAG应用的基础。
通过掌握这些基础功能你可以为LLM应用提供高效的语料查询支持。
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