RAG最佳实践：用 ElasticSearch 打造AI搜索系统与RAG 应用全流程详解！

主要观点总结

文章介绍了如何使用Elasticsearch搭建AI搜索系统和RAG应用系统，包括关键组件如嵌入模型、推理终端节点、搜索和应用程序逻辑。还介绍了AI对话式搜索的概念和构建步骤。此外，文章还详细说明了如何使用Elasticsearch和LangChain构建RAG应用，包括安装依赖库、文档收集、向量化、用户查询向量化以及生成回答的过程。最后，文章讨论了Elasticsearch在RAG方向的优势。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了Elasticsearch在AI搜索系统和RAG应用中的使用，涉及的关键组件包括嵌入模型、推理终端节点、搜索和应用程序逻辑。

通过整合这些组件，可以在Elasticsearch中构建一个强大的AI搜索系统，实现对文本、图像等多种数据类型的高效相似性搜索。

关键观点2: 文章阐述了AI对话式搜索的概念和构建步骤。

AI对话式搜索是一种基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术的搜索方式，通过智能匹配算法提供相关的答案或信息。

关键观点3: 文章详细说明了如何使用Elasticsearch和LangChain构建RAG应用。

这包括安装依赖库、文档收集、向量化、用户查询向量化以及生成回答的过程。LangChain提供了构建和管理这类应用的工具链。

关键观点4: Elasticsearch在RAG方向具有显著优势。

包括低门槛的独立技术栈、高性能、更精准的搜索和更智能的集成。通过配置即可实现大部分功能，降低了接入门槛。

文章预览

前面一篇文章《 RAG 向量数据库：掌握 Elasticsearch 作为向量数据库的终极指南 》中，介绍了使用ElasticSerach作为向量数据的安装和使用指南。 今天这篇文章将介绍如何使用 Elasticsearch 搭建AI搜索系统和RAG应用系统。  Elasticsearch 搭建 AI 搜索系统 在 Elasticsearch 中实现向量搜索涉及四个关键组件： 嵌入模型 ：这是一个机器学习模型，能够将数据作为输入并返回该数据的数字表示形式，即向量（也称为“嵌入”）。嵌入模型是整个向量搜索的基础，它将文本、图像等非结构化数据转换为向量表示，以便在向量空间中进行相似性搜索。 推理终端节点 ：Elastic Inference API 或 Elastic Inference 管道处理器用于将机器学习模型应用于文本数据。推理端点在数据引入和查询执行时都发挥着关键作用。对于非文本数据（如图像文件），需要在机器学习模型中使用外部脚 ………………………………