elasticsearch-labs

elasticsearch-labs

收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能

该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目,可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库,支持混合和语义搜索,并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能,例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成,为AI/ML驱动的应用提供基础,探索更多高级搜索体验。

Elasticsearch搜索引擎AI/MLPython笔记本向量数据库Github开源项目

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。

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