Elasticsearch 混合检索优化大模型 RAG 任务

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设Elasticsearch服务运行在localhost的9200端口
es = Elasticsearch(["localhost:9200"])
 
# 定义一个混合多模态内容的RAG任务
rag_task = {
    "task_type": "rag",
    "rag_type": "multimodal",
    "inputs": [
        {
            "type": "text",
            "source": "text_field"
        },
        {
            "type": "image",
            "source": "image_field"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "type": "text",
            "source": "answer_field"
        }
    ],
    "model": {
        "type": "large",  # 大型模型
        "source": "model_id_12345"
    }
}
 
# 创建RAG任务
response = es.index(index="rag_tasks", body=rag_task)
 
# 打印结果
print(response)

这段代码首先导入了Elasticsearch客户端库，然后创建了一个Elasticsearch客户端实例并定义了一个混合多模态内容的RAG任务。最后，使用Elasticsearch的index方法将任务创建并存储在Elasticsearch索引中。