使用LLMs与Elasticsearch进行自然语言交互：elastic-query-generator入门指南

引言：

在现代数据分析中，自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）正在迅速改变我们与大数据交互的方式。本文将介绍如何使用elastic-query-generator模板，通过自然语言与Elasticsearch分析数据库交互。我们将展示如何构建Elasticsearch DSL API查询（包括过滤器和聚合），并提供详细的环境设置和实用代码示例。

主要内容：

1. 环境设置

首先，我们需要设置OPENAI_API_KEY环境变量，以访问OpenAI模型。

export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

2. 安装Elasticsearch

有多种方式可以运行Elasticsearch，但推荐使用Elastic Cloud。

• 创建一个Elastic Cloud的免费试用账户。
• 部署后，更新连接字符串。密码和连接URL可以在部署控制台找到。
• 请确保Elasticsearch客户端具有索引列表、映射描述和搜索查询的权限。

3. 数据填充

为了填充数据库，可以运行python ingest.py脚本。这将创建一个customers索引。在此包中，我们指定要生成查询的索引，并指定为["customers"]。这特定于设置您的Elastic索引。

4. 使用方法

首先安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并仅安装此包，运行：

langch