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Datos y RAGstoreType: elasticsearch

Elasticsearch

Elasticsearch como almacén vectorial de una base de conocimiento de EDDI, útil cuando ya lo operas y quieres búsqueda por palabras clave y vectorial en un mismo lugar.

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Qué obtienes

  • Una base de conocimiento en un clúster que ya operas
  • Autenticación por clave de API o por nombre de usuario y contraseña
  • La misma configuración de agente que con cualquier otro almacén

Cómo funciona en EDDI

  1. Asegúrate de que hay un clúster de Elasticsearch accesible y elige un nombre de índice.
  2. Crea una RagConfiguration con storeType: "elasticsearch", el serverUrl y el indexName.
  3. Vincúlala con un paso de workflow eddi://ai.labs.rag.
  4. Selecciónala por nombre en la tarea de LLM e ingiere documentos.

Configuración

Extraída de la documentación de EDDI. Los marcadores como your-agent-id deben sustituirse por tus propios valores.

RagConfiguration (POST /ragstore/rags)El serverUrl por defecto es localhost:9200. Añade una apiKey, o un userName y una password, para un clúster protegido.
{
  "name": "product-docs",
  "embeddingProvider": "openai",
  "embeddingParameters": {
    "model": "text-embedding-3-small",
    "apiKey": "${vault:openai-key}"
  },
  "storeType": "elasticsearch",
  "storeParameters": {
    "serverUrl": "localhost:9200",
    "indexName": "product-docs"
  },
  "chunkStrategy": "recursive",
  "chunkSize": 512,
  "chunkOverlap": 64,
  "maxResults": 5,
  "minScore": 0.6
}
workflow step + langchain.json taskVincular la base de conocimiento al agente y usarla en una tarea.
// 1. workflow step: binds the knowledge base to the agent
{ "type": "eddi://ai.labs.rag",
  "extensions": {},
  "config": { "uri": "eddi://ai.labs.rag/ragstore/rags/{ragId}?version=1" } }

// 2. LLM task: selects it by the "name" of the RagConfiguration
{ "tasks": [{
    "actions": ["*"],
    "type": "openai",
    "knowledgeBases": [{ "name": "product-docs", "maxResults": 5, "minScore": 0.7 }],
    "parameters": { "systemMessage": "You are a helpful assistant." }
} ] }

Gobernanza

  • Referencia la clave de API o la contraseña desde la bóveda.
  • Las llamadas de embeddings envían texto de los documentos al proveedor de embeddings que configures.
  • El control de acceso de tu clúster existente se aplica a los vectores.

Conviene saber

  • Se espera que la sustitución de los fragmentos de un documento funcione con Elasticsearch, pero no está cubierta por pruebas. Sin ella, los documentos reingeridos pueden dejar fragmentos obsoletos.
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La configuración y el comportamiento de esta página siguen la documentación de EDDI, comprobada el 2026-10-14. Los nombres de campo y los valores por defecto pueden cambiar entre versiones, así que confírmalos en la documentación de tu versión.