使用ElasticSearch存储向量实现大模型RAG 原创

### ElasticSearch 存储向量数据实现大模型 RAG 架构 #### 1. 技术背景 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合外部知识库的方法，用于提升大语言模型在特定领域中的表现。通过引入向量数据库，RAG 能够高效地从大量结构化或非结构化的数据中提取相关信息[^2]。 ElasticSearch 是一种分布式搜索引擎，支持全文搜索和分析功能的同时也逐渐增强了对向量相似度查询的支持。这使得它成为构建 RAG 系统的一个可行选项，尤其是在需要同时处理文本和其他元数据的情况下[^1]。 --- #### 2. 实现流程概述 ##### 数据准备阶段 为了使 ElasticSearch 支持向量存储与检索，需完成以下几个关键步骤： - **嵌入生成** 将原始文档转换成固定维度的稠密向量表示形式。这一过程通常依赖于预训练的语言模型或其他专门设计的嵌入模型，例如 BAAI/bge-small-zh-v1.5 提供中文环境下的高质量嵌入[^1]。 - **分词与切片** 对输入文档进行合理切割以便后续索引操作更加灵活有效。推荐使用 SpacyTextSplitter 或其他成熟的 NLP 工具来进行自动化分割[^4]。 ##### 配置 ElasticSearch 向量字段 定义适合当前业务需求的数据模式，在 mapping 中声明新的 dense_vector 类型字段用来保存计算所得特征向量值。以下是创建相应 index 的 JSON 示例配置片段: ```json PUT /my_rag_index { "mappings": { "properties": { "text": { "type": "text" }, "embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 768, "index": true, "similarity": "cosine" } } } } ``` 其中 `dims` 参数指定了所使用的向量长度；而 `similarity` 则决定了距离衡量方式，默认为余弦相似度(cosine)[^1]。 --- ##### 插入记录到 ES Index 当准备好所有必要的属性之后就可以批量写入每条带有对应 embedding 表达式的实例至目标 collection 下面去了。下面给出了一段 Python SDK 形式的代码演示如何执行该动作： ```python from elasticsearch import Elasticsearch import json es_client = Elasticsearch(["http://localhost:9200"]) bulk_actions = [] for doc_id, text_content in enumerate(texts): vector_embedding = generate_embedding_model.encode(text_content) action = {"_op_type": "index", "_index": "my_rag_index"} source_data = { 'id': str(doc_id), 'text': text_content, 'embedding': list(vector_embedding) } bulk_actions.append({**action, '_source': source_data}) if es_client.indices.exists(index="my_rag_index"): res = es_client.bulk(operations=bulk_actions) else: raise Exception('Target index does not exist.') ``` 这里假设有一个名为 `generate_embedding_model` 的函数负责实际调用指定神经网络获取所需数值数组结果[^1]。 --- ##### 查询近似邻居节点 最后一步就是编写 kNN(k Nearest Neighbor) 请求语法来定位那些最接近给定 query point 的候选项集合了。下面是另一个简单的例子展示了怎样构造这样的 REST API 呼叫串： ```json POST /my_rag_index/_search?size=5 { "query": { "script_score": { "query": {"match_all": {}}, "script": { "source": "knn_score(params.field, params.query_value)", "params": { "field": "embedding", "query_value": [-0.1,-0.2,...,+0.3] } } } } } ``` 注意这里的 `...` 应替换为你自己产生的具体 float 数组内容。 --- #### 3. 关键优势与挑战 - **优点** - ElasticSearch 自身具备高度可扩展性和容错机制，非常适合大规模生产环境中部署运行。 - 单一平台即可满足多种复杂查询条件组合的要求，减少维护成本和技术栈复杂程度[^2]。 - **潜在困难** - 相较专用矢量 DB 如 Pinecone 或 Milvus ，原生支持的功能有限制，某些高级特性可能需要额外开发工作才能达成预期效果[^3]。 - 性能优化方面存在更多变量因素影响最终效率指标，因此前期测试验证环节显得尤为重要[^4]。 ---