Elasticsearch Labs 开源项目教程

Elasticsearch Labs 开源项目教程

1、项目介绍

Elasticsearch Labs 是一个由 Elastic 公司维护的开源项目，旨在提供与 Elasticsearch 相关的笔记本和示例应用程序，帮助开发者更好地理解和应用 Elasticsearch 进行搜索和 AI 相关的应用。该项目包含了可执行的 Python 笔记本、示例应用程序和资源，用于测试 Elastic 平台的各种功能。

通过 Elasticsearch Labs，开发者可以学习如何使用 Elasticsearch 作为向量数据库来存储嵌入向量，并实现混合搜索和语义搜索体验。此外，项目还涵盖了生成式 AI 问答、摘要和问题回答等用例，以及如何集成 OpenAI、Hugging Face 和 LangChain 等项目，将 Elasticsearch 作为 LLM 驱动的应用程序的后端。

2、项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下工具和依赖：

• Python 3.x
• Jupyter Notebook
• Elasticsearch 集群

克隆项目

首先，克隆 Elasticsearch Labs 项目到本地：

git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-labs.git
cd elasticsearch-labs

安装依赖

进入项目目录后，安装所需的 Python 依赖：

pip install -r requirements-dev.txt

启动 Jupyter Notebook

启动 Jupyter Notebook 并开始探索项目中的笔记本：

jupyter notebook

运行示例笔记本

在 Jupyter Notebook 中，打开 notebooks 目录下的任意笔记本，例如 00-quick-start.ipynb，并按照笔记本中的步骤运行代码。

3、应用案例和最佳实践

生成式 AI 问答

通过 generative-ai-question-answering.ipynb 笔记本，你可以学习如何使用 Elasticsearch 和生成式 AI 模型进行问答。该笔记本展示了如何将 Elasticsearch 与 OpenAI 的 GPT 模型集成，实现智能问答功能。

混合搜索

02-hybrid-search.ipynb 笔记本展示了如何使用 Elasticsearch 实现混合搜索，结合关键词搜索和语义搜索，提供更精确的搜索结果。

语义搜索

03-ELSER.ipynb 笔记本介绍了如何使用 Elastic Learned Sparse Encoder (ELSER) 进行语义搜索，无需训练或调优即可获得最佳结果。

4、典型生态项目

OpenAI

Elasticsearch Labs 提供了与 OpenAI 集成的示例，通过 openai-semantic-search-RAG.ipynb 笔记本，你可以学习如何将 OpenAI 的模型与 Elasticsearch 结合，实现语义搜索和检索增强生成 (RAG)。

Hugging Face

loading-model-from-hugging-face.ipynb 笔记本展示了如何从 Hugging Face 加载模型，并将其与 Elasticsearch 集成，用于生成式 AI 应用。

LangChain

LangChain 是一个用于构建语言模型应用的框架，langchain-vector-store.ipynb 笔记本展示了如何使用 LangChain 和 Elasticsearch 构建向量存储，实现高效的语义搜索。

通过这些示例和笔记本，开发者可以快速上手 Elasticsearch Labs，并将其应用于各种搜索和 AI 相关的项目中。