Elasticsearch：使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation （二）

这是继上一篇文章 “Elasticsearch：使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation （一）” 的续篇。在这篇文章中，我主要来讲述 ElasticVectorSearch 的使用。

我们的设置和之前的那篇文章是一样的，只不过，在这里我们使用 ElasticVectorSearch 而不是 ElasticKnnSearch。

创建应用并展示

安装包

#!pip3 install langchain

导入包

from dotenv import load_dotenv
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import ElasticKnnSearch
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from urllib.request import urlopen
import os, json
 
load_dotenv()
 
openai_api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')
elastic_user=os.getenv('ES_USER')
elastic_password=os.getenv('ES_PASSWORD')
elastic_endpoint=os.getenv("ES_ENDPOINT")
elastic_index_name='elastic-vector-search'

将文档分成段落

import json
 
 
# Load data into a JSON object
with open('workplace-docs.json') as f:
   workplace_docs = json.load(f)
 
print(f"Successfully loaded {len(workplace_docs)} documents")
 
metadata = []
content = []
 
for doc in workplace_docs:
  content.append(doc["content"])
  metadata.append({
      "name": doc["name"],
      "summary": doc["summary"],
      "rolePermissions":doc["rolePermissions"]
  })
 
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.create_documents(content, metadatas=metadata)

把数据写入到 Elasticsearch

embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai_api_key)
 
url = f"https://{elastic_user}:{elastic_password}@{elastic_endpoint}:9200"
 
ssl_verify = {
    "verify_certs": True,
    "basic_auth": (elastic_user, elastic_password),
    "ca_certs": "./http_ca.crt"
}
 
es = ElasticVectorSearch.from_documents( 
                            docs,
                            embedding = embeddings, 
                            elasticsearch_url = url, 
                            index_name = elastic_index_name, 
                            ssl_verify = ssl_verify)

如上所示，ElasticVectorSearch 在未来的发布中将被移除。

运行完上面的代码后，我们可以到 Kibana 中进行查看：

展示结果

def showResults(output):
  print("Total results: ", len(output))
  for index in range(len(output)):
    print(output[index])

Similarity / Vector Search (KNN Search)

query = "work from home policy"
result = es.similarity_search(query=query)
 
showResults(result)

我们上面实现的代码可以在地址  https://github.com/liu-xiao-guo/semantic_search_es/blob/main/ElasticVectorSearch.ipynb 进行下载。