es rag

탄성 걸레 데모

내용물

1. 요약
2. 건축학
3. 특징
4. 전제 조건
5. 설치
6. 용법

요약

이것은이 시나리오에 대한 검색 증강 생성 (RAG)을위한 벡터 저장소로서 탄성 사용의 데모입니다.

• 사용자 또는 LLM 상호 작용에 대한 보호 조치가없는 순수한 Langchain 발현 언어 (LCEN) 체인
• 탄성 벡터 검색의 탄성 온라인 문서의 내용은 래그 내용에 사용됩니다.

건축학

특징

• 벡터 저장소에 대한 탄성 검색
• Python Bot Server (Chainlit)
• 탄성이있는 헝겊의 랑크 인 구현

전제 조건

• Openai API 키
• Docker Compose

설치

git clone https://github.com/joeywhelan/es-rag.git && cd es-rag

• OpenAi 키, 탄성 클라우드 ID 및 Elastic Cloud API 키로 .env_template 파일을 편집하고 파일 이름을 .env로 바꿉니다.

용법

시작

./start.sh

종료

./stop.sh