LangChain es un marco de trabajo popular para trabajar con IA, vectores e incrustaciones. Se utiliza para simplificar la creación de una variedad de aplicaciones de IA.
Elasticsearch se puede utilizar con LangChain de tres maneras:
- Usa el almacenamiento ElasticsearchStore de LangChain para almacenar y recuperar documentos de Elasticsearch.
- Usa el recuperador de consultas automáticas de LangChain, con la ayuda de un LLM como OpenAI, para transformar la consulta de un usuario en una consulta + filtro y recuperar los documentos relevantes de Elasticsearch.
- Usa el recuperador ElasticsearchRetriever de LangChain para obtener la forma más flexible de recuperar documentos de Elasticsearch.
Blogs para empezar con Elasticsearch y LangChain
- Elasticsearch y LangChain: desbloqueando LLMs
- Búsqueda de IA que prioriza la privacidad con Elasticsearch y LangChain
- Crea un flujo de trabajo de búsqueda financiera con IA usando LangGraph.js y Elasticsearch
Cuadernos
- Respuestas a preguntas con LangChain y Elasticsearch
- Chatbot con LangChain y Elasticsearch
- Ejemplo de recuperador de consultas automáticas
- Recuperador de consultas automáticas para responder preguntas
- Recuperador de consultas automático con recuperación BM25
Plantillas de LangServe
App de referencia RAG con tecnología LangChain
Esta app de referencia demuestra cómo usar LangChain para potenciar un modelo de generación aumentada de recuperación (Retrieval-Augmented Generation, RAG). La app utiliza el ElasticsearchStore para almacenar y recuperar documentos de Elasticsearch. Esta es una forma rápida de comenzar con LangChain y Elasticsearch.
https://github.com/elastic/elasticsearch-labs/tree/main/example-apps/chatbot-rag-app