LangChain

LangChainは、AI、ベクトル、埋め込みを扱うことを目的とした、人気のフレームワークです。さまざまなAIアプリケーションの構築を簡素化するために使用されます。

Elasticsearchは、LangChainと組み合わせて、3つの方法で使用できます：

• LangChain ElasticsearchStoreを使用して、Elasticsearchからのドキュメントを格納・取得します。

• LangChainセルフクエリリトリーバーを使用し、OpenAIなどのLLMによる支援を活用し、ユーザーのクエリをクエリ+フィルターに変換し、Elasticsearchから関連するドキュメントを取得します。

• Elasticsearchからドキュメントを取得する最も柔軟な方法として、LangChainElasticsearchRetrieverをご利用ください。

ElasticsearchとLangChainの導入に関するブログ記事

• ElasticsearchとLangChain：LLMの可能性を引き出す

• ElasticsearchとLangChainを用いたプライバシー重視のAI検索

• LangGraph.jsとElasticsearchを用いて金融AI検索ワークフローを構築する

ノートブック

• LangChainとElasticsearchを使用した質問応答

• LangChainとElasticsearchを使用したチャットボット

• 自己クエリリトリーバーの例

• 質問応答のための自己クエリリトリーバー

• BM25検索を用いた自己クエリレトリーバー

LangServeテンプレート

• セルフクエリリトリーバー

• Elasticsearchを用いたRAG

LangChainを活用したRAGリファレンスアプリ

このリファレンスアプリは、LangChainを使用してRAG（Retrieval-Augmented Generation）モデルを強化する方法を示します。アプリはElasticsearchStoreを使用して、Elasticsearchからのドキュメントを格納・取得します。この方法により、LangChainとElasticsearchを簡単に使い始めることができます。

https://github.com/elastic/elasticsearch-labs/tree/main/example-apps/chatbot-rag-app

Elastic AI AssistantにおけるLangChain

Security AIアシスタント