LangChain은 AI, 벡터, 임베딩을 다루는 데 널리 활용되는 프레임워크입니다. 다양한 AI 애플리케이션 구축을 간소화하는 데 사용됩니다.
Elasticsearch는 LangChain과 함께 세 가지 방법으로 활용할 수 있습니다.
- LangChain ElasticsearchStore를 사용해 Elasticsearch에서 문서를 저장하고 검색할 수 있습니다.
- LangChain의 셀프 쿼리 검색기를 OpenAI와 같은 LLM과 함께 활용하여 사용자의 쿼리를 쿼리 + 필터로 변환하고 Elasticsearch에서 관련 문서를 검색할 수 있습니다.
- 가장 유연하게 Elasticsearch에서 문서를 검색하려면 LangChain ElasticsearchRetriever를 사용하세요.
Elasticsearch 및 LangChain 시작하기 블로그
노트북
- LangChain과 Elasticsearch를 활용한 질문 답변
- LangChain과 Elasticsearch를 활용한 챗봇
- 셀프 쿼리 검색기 예제
- 질문 답변용 셀프 쿼리 검색기
- BM25 검색을 사용하는 셀프 쿼리 검색기
LangServe 템플릿
LangChain 기반 RAG 참조 앱
이 참조 앱은 LangChain을 사용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 운영하는 방법을 보여줍니다. 이 앱은 ElasticsearchStore를 사용해 Elasticsearch에서 문서를 저장하고 검색합니다. LangChain과 Elasticsearch를 빠르게 시작할 수 있는 방법입니다.
https://github.com/elastic/elasticsearch-labs/tree/main/example-apps/chatbot-rag-app