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Dados e RAGstoreType: elasticsearch

Elasticsearch

Elasticsearch como armazenamento vetorial de uma base de conhecimento do EDDI, útil quando você já o opera e quer busca por palavras-chave e vetorial em um só lugar.

ConfiguraçãoDocumentação ↗

O que você recebe

  • Uma base de conhecimento em um cluster que você já opera
  • Autenticação por chave de API ou por nome de usuário e senha
  • A mesma configuração de agente de qualquer outro armazenamento

Como funciona no EDDI

  1. Verifique se há um cluster Elasticsearch acessível e escolha um nome de índice.
  2. Crie uma RagConfiguration com storeType: "elasticsearch", o serverUrl e o indexName.
  3. Vincule-a com um passo de workflow eddi://ai.labs.rag.
  4. Selecione-a pelo nome na tarefa de LLM e ingira os documentos.

Configuração

Extraída da documentação do EDDI. Marcadores como your-agent-id devem ser substituídos pelos seus próprios valores.

RagConfiguration (POST /ragstore/rags)O serverUrl padrão é localhost:9200. Adicione uma apiKey, ou um userName e uma password, para um cluster 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 a base de conhecimento ao agente e usá-la em uma tarefa.
// 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." }
} ] }

Governança

  • Referencie a chave de API ou a senha a partir do cofre.
  • As chamadas de embeddings enviam o texto dos documentos ao provedor de embeddings que você configurar.
  • O controle de acesso do seu cluster existente se aplica aos vetores.

Bom saber

  • Espera-se que a substituição dos chunks de um documento funcione com o Elasticsearch, mas ela não é coberta por testes. Sem ela, documentos reingeridos podem deixar chunks obsoletos.
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A configuração e o comportamento desta página seguem a documentação do EDDI, verificada em 2026-10-14. Nomes de campos e valores padrão podem mudar entre versões, portanto confirme-os na documentação da sua versão.