Elasticsearch 벡터 저장소 설정하기

Elasticsearch는 배포된 오픈 소스 검색 및 분석 엔진입니다. 데이터는 Elasticsearch 인덱스에 JSON 파일로 저장됩니다.

Elasticsearch 벡터 저장소를 foundation model 프롬프트와 연결하여 저장소에 있는 문서의 정보를 사용하여 프롬프트 입력을 현재 사실에 근거하도록 할 수 있습니다.

' Elasticsearch 벡터 스토어를 ' foundation model ' 프롬프트와 연결하려면 먼저 ' Elasticsearch 벡터 스토어에 대한 연결을 설정하는 일회성 작업을 수행해야 합니다.

스토어를 설정하려면 다음 단계를 완료합니다:

1. Elasticsearch 데이터베이스를 설정합니다.

   예를 들어, IBM Cloud에서 Databases for Elaticsearch 서비스 인스턴스를 프로비저닝할 수 있습니다. 벡터 검색 지원이 포함된 요금제를 선택하세요. 자세한 내용은 시작하기를 참조하세요.

2. 서비스 자격 증명을 만듭니다. 자격 증명의 속성을 사용하여 데이터 저장소 커넥터를 설정합니다.

3. 문서를 벡터화하는 데 필요한 ELSER 모델을 배포한 다음 데이터를 업로드하여 벡터 인덱스를 생성합니다.

   ELSER를 사용하도록 Databases for Elaticsearch 서비스 인스턴스를 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 ELSER, Elastic의 자연어 처리 모델 사용를 참조하세요.

4. watsonx.ai 프로젝트에서 Elasticsearch 데이터베이스에 대한 커넥터를 생성합니다.

   Databases for Elaticsearch 서비스 인스턴스의 경우 커넥터 필드에 서비스 자격 증명의 값을 사용합니다:

   • URL: connection.https.composed[0]
   • 인증 방법: 사용자 이름 및 비밀번호
   • 사용자 이름: connection.https.authentication.username
   • 비밀번호: connection.https.authentication.password
   • SSL 인증서: connection.https.certificate.certificate_base64

   자세한 내용은 Elasticsearch를 참조하세요.

프로젝트에서 Elasticsearch에 대한 연결을 설정한 후, 벡터 저장소로 Elasticsearch를 선택할 수 있습니다.