LangChain é um framework popular para trabalhar com IA, vetores e embeddings. É usado para simplificar a criação de uma variedade de aplicações de IA.
O Elasticsearch pode ser usado com o LangChain de três formas:
- Use o LangChain ElasticsearchStore para armazenar e recuperar documentos do Elasticsearch.
- Use o self-query retriever do LangChain, com a ajuda de um LLM como o OpenAI, para transformar a consulta de um usuário em uma consulta + filtro para recuperar documentos relevantes do Elasticsearch.
- Use o ElasticsearchRetriever do LangChain para a maneira mais flexível de recuperar documentos do Elasticsearch.
Blogs para começar com Elasticsearch e LangChain
- Elasticsearch e LangChain: desbloqueando LLMs
- Buscar de IA com foco em privacidade com Elasticsearch e LangChain
Notebooks
- Tiração de dúvidas com LangChain e Elasticsearch
- Chatbot com Langchain e Elasticsearch
- Exemplo de Self Query Retriever
- Self Query Retriever para resposta a perguntas
- Self Query Retriever com BM25 Retrieval
Modelos LangServe
App de referência RAG com tecnologia LangChain
Esse app de referência demonstra como usar o LangChain para melhorar um modelo RAG (Geração Aumentada de Recuperação). O app usa o ElasticsearchStore para armazenar e recuperar documentos do Elasticsearch. É uma maneira rápida de começar a usar o Langchain e o Elasticsearch.
https://github.com/elastic/elasticsearch-labs/tree/main/example-apps/chatbot-rag-app