Eland上传bge-large-zh-v1.5向量化模型到ElasticSearch中

在使用Eland将预训练的向量化模型上传到ElasticSearch中时，你需要遵循以下步骤：

1. 准备预训练的向量化模型。
2. 使用Eland库创建一个Eland向量存储对象。
3. 将预训练模型上传到Eland向量存储对象中。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何上传一个大型中文向量化模型到ElasticSearch中：

from eland.vectors import VectorStore
from eland.common import QUERY_ALL_FIELDS
 
# 假设你已经有了一个预训练的向量化模型，这里用bge-large-zh-v1.5作为例子
model_name = "bge-large-zh-v1.5"
 
# 指定ElasticSearch的地址
es_host = "http://localhost:9200"
 
# 创建Eland向量存储对象
vector_store = VectorStore(es_host, model_name)
 
# 上传向量化模型到ElasticSearch
vector_store.upload(model_name, overwrite=True)
 
# 查询向量化模型是否上传成功
query = QUERY_ALL_FIELDS
results = vector_store.query(query)
print(results)

确保在运行此代码之前，你已经安装了Eland库，并且ElasticSearch服务正在运行。上述代码中的model_name应该替换为你的模型名称，es_host应该替换为你的ElasticSearch服务的URL。