langchain es检索器
时间: 2025-05-08 19:14:50 浏览: 12
### LangChain与Elasticsearch检索器实现
LangChain 提供了一种灵活的方式来集成 Elasticsearch 进行文档检索和相似度搜索。以下是关于如何使用 LangChain 和 Elasticsearch 的具体实现方法以及示例代码。
#### 安装依赖
为了能够使用 LangChain 和 Elasticsearch 集成的功能,首先需要安装 `langchain` 及其扩展包 `langchain-elasticsearch`:
```bash
pip install langchain langchain-elasticsearch elasticsearch
```
此命令会安装必要的库来支持 Elasticsearch 向量存储和其他功能[^3]。
---
#### 初始化 Elasticsearch 并创建索引
在开始之前,确保有一个可用的 Elasticsearch 实例正在运行。可以通过以下 Python 代码初始化连接并清理目标索引以保持环境整洁:
```python
from elasticsearch import Elasticsearch
# 建立与本地 Elasticsearch 的连接
es_client = Elasticsearch("http://localhost:9200")
# 清理已有的测试索引(如果存在)
index_name = "langchain-demo"
if es_client.indices.exists(index=index_name):
es_client.indices.delete(index=index_name)
print(f"Index '{index_name}' has been cleared or does not exist.")
```
这段代码的作用是删除可能存在的旧数据,以便后续操作不会受到干扰[^2]。
---
#### 添加文档至 Elasticsearch
接下来定义一组示例文本,并将其添加到 Elasticsearch 索引中作为待查询的数据源:
```python
from langchain_community.vectorstores.elasticsearch import ElasticVectorSearch
texts = [
"LangChain is a framework for developing applications powered by large language models (LLMs).",
"Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of addressing a growing number of use cases.",
]
vectorstore = ElasticVectorSearch(
es_url="http://localhost:9200", index_name="langchain-demo"
)
vectorstore.add_texts(texts=texts)
print("Documents have been successfully added to the Elasticsearch store.")
```
这里利用了 LangChain 社区版中的 `ElasticVectorSearch` 类完成向量化后的文本嵌入存储工作。
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#### 执行相似度搜索
当文档被成功加入 Elasticsearch 后,可以执行基于语义的相似度搜索。下面展示了一个简单的例子:
```python
query_text = "What are some capabilities of Elasticsearch?"
retriever = vectorstore.as_retriever()
results = retriever.get_relevant_documents(query=query_text)
for i, doc in enumerate(results[:3]): # 显示前三个最匹配的结果
print(f"\nResult {i+1}:")
print(doc.page_content)
```
该脚本通过输入一个问题或者关键词短句,返回与其最为接近的相关条目列表。
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#### 结合 Dense Vector 支持高级检索
对于更复杂的场景,比如涉及密集型矢量字段 (`dense_vector`) 的应用,则可以直接调用 Elasticsearch 自带的支持能力来进行高效处理[^1]。这通常涉及到自定义映射配置文件设置特定类型的属性结构等内容,在实际项目开发过程中可以根据需求进一步调整优化策略。
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