ElasticsearchEmbeddingsCache 集成

使用 LangChain Python 与 ElasticsearchEmbeddingsCache 存储进行集成。

这将帮助您开始使用 Elasticsearch 键值存储。有关所有 ElasticsearchEmbeddingsCache 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考。

概述

ElasticsearchEmbeddingsCache 是一个 ByteStore 实现，它使用您的 Elasticsearch 实例来高效地存储和检索嵌入向量。

集成详情

类	包	本地	JS 支持	下载量	版本
ElasticsearchEmbeddingsCache	langchain-elasticsearch	✅	❌

设置

要创建 ElasticsearchEmbeddingsCache 字节存储，您需要一个 Elasticsearch 集群。您可以 在本地设置一个 或创建一个 Elastic 账户。

安装

LangChain ElasticsearchEmbeddingsCache 集成位于 langchain-elasticsearch 包中：

pip install -qU langchain-elasticsearch

实例化

现在我们可以实例化我们的字节存储：

from langchain_elasticsearch import ElasticsearchEmbeddingsCache

# Example config for a locally running Elasticsearch instance
kv_store = ElasticsearchEmbeddingsCache(
    es_url="https://localhost:9200",
    index_name="llm-chat-cache",
    metadata={"project": "my_chatgpt_project"},
    namespace="my_chatgpt_project",
    es_user="elastic",
    es_password="<GENERATED PASSWORD>",
    es_params={
        "ca_certs": "~/http_ca.crt",
    },
)

用法

您可以使用 mset 方法像这样在键下设置数据：

kv_store.mset(
    [
        ["key1", b"value1"],
        ["key2", b"value2"],
    ]
)

kv_store.mget(
    [
        "key1",
        "key2",
    ]
)

[b'value1', b'value2']

您还可以使用 mdelete 方法删除数据：

kv_store.mdelete(
    [
        "key1",
        "key2",
    ]
)

kv_store.mget(
    [
        "key1",
        "key2",
    ]
)

[None, None]

用作嵌入缓存

与其他 ByteStore 一样，您可以将 ElasticsearchEmbeddingsCache 实例用于 RAG 的 文档摄入中的持久缓存。

但是，默认情况下缓存的向量不可搜索。开发者可以自定义 Elasticsearch 文档的构建方式，以添加索引向量字段。

这可以通过子类化和重写方法来实现：

from typing import Any, Dict, List


class SearchableElasticsearchStore(ElasticsearchEmbeddingsCache):
    @property
    def mapping(self) -> Dict[str, Any]:
        mapping = super().mapping
        mapping["mappings"]["properties"]["vector"] = {
            "type": "dense_vector",
            "dims": 1536,
            "index": True,
            "similarity": "dot_product",
        }
        return mapping

    def build_document(self, llm_input: str, vector: List[float]) -> Dict[str, Any]:
        body = super().build_document(llm_input, vector)
        body["vector"] = vector
        return body

在重写映射和文档构建时，请仅进行添加性修改，保持基础映射完整。

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API 参考

有关所有 ElasticsearchEmbeddingsCache 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考

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