elasticsearch labs ดาวน์โหลด - elasticsearch labs ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด

ห้องปฏิบัติการ ElasticSearch

ซอร์สโค้ดอื่น ๆ

ดาวน์โหลด

ตัวอย่างและแอป Elasticsearch

ไปที่ Search Labs เพื่อดูบทความและบทช่วยสอนล่าสุดเกี่ยวกับการใช้ Elasticsearch สำหรับการค้นหาและประสบการณ์การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI/ML

ที่เก็บนี้ประกอบด้วยสมุดบันทึก Python ที่ปฏิบัติการได้ แอปตัวอย่าง และทรัพยากรสำหรับการทดสอบแพลตฟอร์ม Elastic:

เรียนรู้วิธีใช้ Elasticsearch เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อจัดเก็บการฝัง ขับเคลื่อนประสบการณ์การค้นหาแบบไฮบริด และความหมาย
สร้างกรณีการใช้งาน เช่น การดึงข้อมูลการสร้างเสริม (RAG) การสรุป และการตอบคำถาม (QA)
ทดสอบความสามารถระดับแนวหน้าและนอกกรอบของ Elastic เช่น Elastic Learned Sparse Encoder และ Reciprocal Rank Fusion (RRF) ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันโดยไม่ต้องฝึกฝนหรือปรับแต่ง
ผสานรวมกับโปรเจ็กต์ เช่น OpenAI, Hugging Face และ LangChain และใช้ Elasticsearch เป็นแกนหลักของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ของคุณ

Elastic ช่วยให้ประสบการณ์การค้นหาสมัยใหม่ทั้งหมดที่ขับเคลื่อนโดย AI/ML

คั่นหน้าหรือสมัครสมาชิก Elasticsearch Labs บน Github
อ่านบทความล่าสุดของเราที่ elastic.co/search-labs

แอพ

แอพแชทบอท RAG
การค้นหาความรู้ภายใน
โต๊ะทำงานที่เกี่ยวข้อง

สมุดบันทึก Python ?

โฟลเดอร์ notebooks ประกอบด้วยสมุดบันทึก Python ที่สามารถเรียกใช้งานได้หลากหลาย ดังนั้นคุณจึงสามารถทดสอบคุณสมบัติเหล่านี้ได้ด้วยตัวเอง Colab มอบสภาพแวดล้อมเสมือน Python ที่ใช้งานง่ายในเบราว์เซอร์

AI กำเนิด

question-answering.ipynb
chatbot.ipynb

สมุดบันทึก RAG สำหรับสนามเด็กเล่น

ลองใช้ Playground ใน Kibana ด้วยสมุดบันทึกต่อไปนี้:

OpenAI Example
Anthropic Claude 3 Example

แลงเชน

question-answering.ipynb
langchain-self-query-retriever.ipynb
Question Answering with Self Query Retriever
BM25 and Self-querying retriever with elasticsearch and LangChain
langchain-vector-store.ipynb
langchain-vector-store-using-elser.ipynb
langchain-using-own-model.ipynb

การแยกส่วนเอกสาร

Document Chunking with Ingest Pipelines
Document Chunking with LangChain Splitters
Calculating tokens for Semantic Search (ELSER and E5)
Fetch surrounding chucks

ค้นหา

00-quick-start.ipynb
01-keyword-querying-filtering.ipynb
02-hybrid-search.ipynb
03-ELSER.ipynb
04-multilingual.ipynb
05-query-rules.ipynb
06-synonyms-api.ipynb
07-inference.ipynb
08-learning-to-rank.ipynb
09-semantic-text.ipynb

การจัดลำดับความหมายใหม่

10-semantic-reranking-retriever-cohere.ipynb
11-semantic-reranking-hugging-face.ipynb

บูรณาการ

loading-model-from-hugging-face.ipynb
openai-semantic-search-RAG.ipynb
amazon-bedrock-langchain-qa-example.ipynb
Semantic Search using the Inference API with the Cohere Service

การอัพเกรดโมเดล

upgrading-index-to-use-elser.ipynb

มีส่วนร่วม ?

ดูแนวทางการมีส่วนร่วม

สนับสนุน ?

ทีมค้นหาที่ Elastic ดูแลรักษาพื้นที่เก็บข้อมูลนี้และยินดีให้ความช่วยเหลือ

บริการสนับสนุนอย่างเป็นทางการ

หากคุณมีการสมัครใช้งาน Elastic คุณจะมีสิทธิ์รับบริการสนับสนุนสำหรับการปรับใช้ Elasticsearch ของคุณ ดูหน้ายินดีต้อนรับสำหรับการทำงานร่วมกับทีมสนับสนุนของเรา บริการเหล่านี้ใช้ไม่ได้กับโค้ดแอปพลิเคชันตัวอย่างที่มีอยู่ในที่เก็บนี้