elasticsearch-labs

项目介绍：elasticsearch-labs

项目背景

elasticsearch-labs 是为了帮助用户探索和测试 Elasticsearch 平台而创建的一个资源库。这个资源库包含了可执行的 Python 笔记本、示例应用程序和其他相关资源。通过这些资源，用户可以深入学习如何使用 Elasticsearch 创建现代化的搜索体验，包括由人工智能和机器学习驱动的搜索功能。

功能与优势

elasticsearch-labs 提供了许多实际应用场景和实验环境，旨在让用户体验和测试 Elasticsearch 的各类功能：

• 向量数据库：学习如何使用 Elasticsearch 作为向量数据库，用于存储嵌入和支持混合及语义搜索体验。
• 应用场景构建：构建例如检索增强生成（RAG）、摘要和问答（QA）等用例。
• 领先的功能：无须训练或调优，用户可以测试 Elastic 的先进功能，如 Elastic Learned Sparse Encoder 和互惠排名融合（RRF），以获得最佳搜索效果。
• 集成与兼容：该项目可以与 OpenAI、Hugging Face 和 LangChain 等项目集成，同时使用 Elasticsearch 作为大规模语言模型（LLM）应用的核心支撑。

示例应用

该项目提供了多个示例应用，帮助用户了解如何实际应用 Elasticsearch 技术：

• Chatbot RAG 应用：实现检索增强生成的聊天机器人。
• 内部知识搜索：一个用于内部文档及知识管理的搜索工具。
• 相关性工作台：一个用于测试搜索相关性的工具集。

Python 笔记本

项目中包含多个执行 Python 笔记本，用户可以在这些笔记本中测试各种功能。这些笔记本涵盖了生成 AI、RAG、LangChain 集成等主题。以下是一些重点笔记本：

• 生成式 AI：包括问答系统和聊天机器人实现。
• RAG 乐园笔记本：通过 Kibana 体验 RAG 的功能。
• LangChain：涵盖自查询检索与向量存储等功能。
• 搜索与语义重排序：测试关键词过滤、混合搜索、多语言支持等功能。

贡献与支持

此项目由 Elastic 的搜索团队维护，他们乐于为用户提供支持。项目的贡献指南和支持方式如下：

• 官方支持服务：如果用户持有 Elastic 订阅，他们有资格获得 Elasticsearch 部署的支持服务。
• 讨论论坛：用户可在 Elastic 的讨论论坛上提问，并使用特定标签来获取答案。
• Elastic Slack 社区：用户也可以在 Elastic 社区的 Slack 频道中参与讨论。

许可

此项目使用 Apache License, version 2 ("ALv2") 授权，用户可以在此许可下自由使用和分发项目代码。