【大模型 RAG技术】Elasticsearch (ES) 构建一个基于 RAG问答系统

要利用 Elasticsearch (ES) 构建一个基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的应用，你可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据

首先，你需要将 result.txt 文件中的数据转换为适合 Elasticsearch 的格式。假设你的数据是文本数据，你可以将其转换为 JSON 格式，以便存储在 Elasticsearch 中。

2. 设置 Elasticsearch 索引

你需要在 Elasticsearch 中创建一个索引，并定义相应的映射。映射定义了如何存储和索引数据。以下是一个示例代码，展示了如何创建索引和映射：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接到 Elasticsearch
client = Elasticsearch()

# 定义索引映射
mappings = {
    "properties": {
        "semantic": {
            "type": "text",
            "analyzer": "standard"
        },
        "content": {
            "type": "text",
            "copy_to": "semantic"
        }
    }
}

# 创建索引
client.indices.create(index="rag-knowledge-base", mappings=mappings)

3. 生成文档嵌入

使用预训练的模型（如 BERT 或其他语言模型）将文本数据转换为向量，并将这些向量存储在 Elasticsearch 中。以下是一个示例代码，展示了如何将数据插入到 Elasticsearch 中：

import json

# 假设 documents 是从 result.txt 文件中读取并转换为 JSON 格式的数据
documents = [
    {"content": "文本内容1"},
    {"content": "文本内容2"},
    # 更多文档...
]

# 插入数据
for doc in documents:
    client.index(index="rag-knowledge-base", document=doc)

4. 检索和生成

当用户提出一个问题时，首先使用 Elasticsearch 进行语义搜索，检索出相关的文档。然后，将这些文档作为上下文输入到生成模型中，生成相关的回答。以下是一个示例代码，展示了如何进行语义搜索：

def find_relevant_content(question):
    # 语义搜索查询
    response = client.search(
        index="rag-knowledge-base",
        body={
            "query": {
                "match": {
                    "semantic": question
                }
            }
        }
    )
    return response['hits']['hits']

# 示例查询
question = "你的问题"
retrieved_docs = find_relevant_content(question)

5. 集成生成模型

将检索到的文档作为上下文，输入到生成模型中，生成相关的回答。你可以使用预训练的生成模型（如 GPT）来完成这一步。

通过以上步骤，你可以构建一个完整的 RAG 应用，利用 Elasticsearch 进行高效的语义搜索和文档检索，并结合生成模型生成相关的回答。