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Einrichten eines Elasticsearch-Vektorspeichers
Letzte Aktualisierung: 15. Nov. 2024
Einrichten eines Elasticsearch-Vektorspeichers

Elasticsearch ist eine verteilte quelloffene Such- und Analyseengine. Die Daten werden als JSON-Dateien in Elasticsearch-Indizes gespeichert.

Sie können einen Elasticsearch mit einer foundation model verknüpfen, um Informationen aus Dokumenten im Speicher zu verwenden, um die Eingabeaufforderung auf aktuelle Fakten zu stützen.

Bevor Sie einen Elasticsearch mit einem foundation model Prompt verknüpfen können, müssen Sie einmalig eine Verbindung zum Elasticsearch einrichten.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Shop einzurichten:

  1. Richten Sie eine Elasticsearch-Datenbank ein.

    Sie können zum Beispiel eine Datenbanken für Elaticsearch Service-Instanz von IBM Cloud bereitstellen. Wählen Sie einen Tarif, der die Vektorsuche unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Einstieg.

  2. Erstellen Sie eine Dienstberechtigung. Sie verwenden die Eigenschaften der Anmeldeinformationen, um den Datenspeicher-Connector einzurichten.

  3. Setzen Sie das ELSER-Modell ein, das für die Vektorisierung von Dokumenten erforderlich ist, und erstellen Sie anschließend einen Vektorindex, indem Sie Daten hochladen.

    Weitere Informationen über die Konfiguration einer Datenbanken für Elaticsearch Service-Instanz zur Verwendung von ELSER finden Sie unter Verwendung von ELSER, Elastic's Natural Language Processing Model.

  4. Erstellen Sie in Ihrem watsonx.ai-Projekt einen Konnektor zur Elasticsearch-Datenbank.

    Für eine Datenbanken für Elaticsearch Dienstinstanz verwenden Sie Werte aus dem Dienst-Credential in den Connector-Feldern:

    • URL für die: connection.https.composed[0]
    • Authentifizierungsmethode: Benutzername und Kennwort
    • Benutzername: connection.https.authentication.username
    • Kennwort: connection.https.authentication.password.
    • SSL-Zertifikat: connection.https.certificate.certificate_base64

    Weitere Informationen finden Sie unter Verbinden mit Elasticsearch.

Nachdem Sie in Ihrem Projekt eine Verbindung zu Elasticsearch eingerichtet haben, können Sie Elasticsearch als Vektorspeicher wählen.

Weitere Informationen

Übergeordnetes Thema: Erstellen eines Vektorindexes

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