使用 Elasticsearch 作为 Azure OpenAI On Your Data 的向量数据库

from openai import OpenAI
from datetime import datetime
import os
import json
import requests
 
# 配置OpenAI API密钥
openai.api_key = "你的OPENAI_API_KEY"
 
# 设置Elasticsearch集群的基本信息
elasticsearch_username = "你的ELASTICSEARCH_USERNAME"
elasticsearch_password = "你的ELASTICSEARCH_PASSWORD"
elasticsearch_host = "你的ELASTICSEARCH_HOST"
elasticsearch_port = "你的ELASTICSEARCH_PORT"
 
# 创建Elasticsearch的请求头
es_auth = (elasticsearch_username, elasticsearch_password)
es_headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "kbn-version": "7.10.0"
}
 
# 创建Elasticsearch的请求URL
es_url = f"https://{elasticsearch_host}:{elasticsearch_port}/_bulk"
 
# 读取数据并转换为OpenAI能理解的格式
with open("data.json", "r") as f:
    data = json.load(f)
 
# 提取数据并转换为适合OpenAI的格式
documents = [
    {
        "_index": "documents",
        "_source": {
            "text": doc["text"],
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }
    }
    for doc in data
]
 
# 将数据转换为Elasticsearch可以接受的格式
bulk_data = "\n".join(json.dumps(doc) for doc in documents)
 
# 发送数据到Elasticsearch
response = requests.post(es_url, headers=es_headers, auth=es_auth, data=bulk_data)
 
# 输出结果
print(response.json())

这段代码示例展示了如何将一个包含文档数据的JSON文件读取并转换为适合Elasticsearch的\_bulk API所需的格式，然后将其发送到Elasticsearch进行索引。这是一个简化的例子，实际应用中可能需要更多的错误处理和参数配置。