本文主要是介绍RAG最佳实践：用 ElasticSearch 打造AI搜索系统与RAG 应用全流程详解！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前面一篇文章《RAG 向量数据库：掌握 Elasticsearch 作为向量数据库的终极指南》中，介绍了使用ElasticSerach作为向量数据的安装和使用指南。
今天这篇文章将介绍如何使用 Elasticsearch 搭建AI搜索系统和RAG应用系统。
Elasticsearch 搭建 AI 搜索系统
在 Elasticsearch 中实现向量搜索涉及四个关键组件：
**嵌入模型：**这是一个机器学习模型，能够将数据作为输入并返回该数据的数字表示形式，即向量（也称为“嵌入”）。嵌入模型是整个向量搜索的基础，它将文本、图像等非结构化数据转换为向量表示，以便在向量空间中进行相似性搜索。
推理终端节点：Elastic Inference API 或 Elastic Inference 管道处理器用于将机器学习模型应用于文本数据。推理端点在数据引入和查询执行时都发挥着关键作用。对于非文本数据（如图像文件），需要在机器学习模型中使用外部脚本来生成嵌入，这些嵌入将存储在 Elasticsearch 中并用于后续的搜索操作。
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