Mise en place d'un magasin de vecteurs Elasticsearch

Elasticsearch est un moteur d'analyse et de recherche Open Source distribué. Les données sont stockées sous forme de fichiers JSON dans des index Elasticsearch.

Vous pouvez associer un magasin vectoriel Elasticsearch à une invite de foundation model afin d'utiliser les informations des documents du magasin pour fonder l'entrée de l'invite sur des faits actuels.

Avant d'associer un magasin vectoriel Elasticsearch à une invite de foundation model, vous devez effectuer une tâche unique consistant à établir une connexion avec le magasin vectoriel Elasticsearch.

Pour configurer le magasin, suivez les étapes suivantes :

1. Mettre en place une base de données Elasticsearch.

   Par exemple, vous pouvez provisionner une instance de service Bases de données pour Elaticsearch à partir de IBM Cloud. Choisissez un plan qui inclut le soutien à la recherche vectorielle. Pour plus d'informations, voir Mise en route.

2. Créer un identifiant de service. Vous utilisez les propriétés de l'identifiant pour configurer le connecteur du magasin de données.

3. Déployer le modèle ELSER nécessaire à la vectorisation des documents, puis créer un index vectoriel en téléchargeant les données.

   Pour plus d'informations sur la configuration d'une instance de service Bases de données pour Elaticsearch afin d'utiliser ELSER, voir Utiliser ELSER, le modèle de traitement du langage naturel d'Elastic.

4. À partir de votre projet watsonx.ai, créez un connecteur vers la base de données Elasticsearch.

   Pour une instance de service Bases de données pour Elaticsearch, utilisez les valeurs de l'identifiant du service dans les champs du connecteur :

   • URL du: connection.https.composed[0]
   • Authentication Method: Username & Password
   • Nom d'utilisateur : connection.https.authentication.username
   • Mot de passe : connection.https.authentication.password
   • Certificat SSL : connection.https.certificate.certificate_base64

   Pour plus d'informations, voir Connexion à Elasticsearch.

Après avoir établi une connexion à Elasticsearch à partir de votre projet, vous pouvez choisir Elasticsearch comme magasin de vecteurs.