使用 Unstructured.io 和 Elasticsearch 向量数据库搜索复杂文档

作者：来自 Elastic Amy Ghate, Rishikesh Radhakrishnan, Hemant Malik

使用非结构化和 Elasticsearch 向量数据库为 RAG 应用程序提取和搜索复杂的专有文档

在使信息可搜索之前解析文档是构建实际 RAG 应用程序的重要步骤。Unstructured.io 和 Elasticsearch 在此场景中有效地协同工作，为开发人员提供构建 RAG 应用程序的互补工具。

Unstructured.io 提供了一个工具库，用于提取、清理和转换不同格式和不同内容源的文档。将文档添加到 Elasticsearch 索引后，开发人员可以从许多 Elastic 功能中进行选择，包括聚合、过滤器、RBAC 工具和 BM25 或向量搜索功能 - 将复杂的业务逻辑实现到 RAG 应用程序中。

在本博客中，我们将研究一个相当常见的用例，即解析和提取包含文本、表格和图像的 PDF 文档。我们将使用 Elastic 的 ELSER 模型创建稀疏向量嵌入，然后使用 Elastisearch 作为向量数据库存储和搜索嵌入。

Unstructured 的强大之处在于模型可以识别文档的独特组件并将其提取到 “document elements - 文档元素” 中。非结构化数据还可以使用不同的策略（而不仅仅是字符数）对分区进行分块。这些 “智能分区和分块” 策略可以提高搜索相关性并减少 RAG 应用程序中的幻觉。

解析数据后，我们将其作为向量嵌入存储在 Elasticsearch 向量数据库中并运行搜索操作。我们使用 Elasticsearch 向量数据库连接器将这些数据发送到 Elastic。我们还将管道连接到流程，以便在摄取时创建 ELSER（一种用于语义搜索的开箱即用的稀疏编码器模型）嵌入。

总体流程

1）在 Elastic 平台中部署 ELSER 模型，
3）创建一个摄取管道，该管道将为摄取的块创建嵌入。字段文本将存储分块文本，而 text_embeddings 将存储嵌入。我们将使用 ELSER v2 模型。

PUT _ingest/pipeline/chunks-to-elser
{
  "processors": [
    {
      "inference": {
        "model_id": ".elser_model_2_linux-x86_64",
        "input_output": [
          {
            "input_field": "text",
            "output_field": "text_embedding"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

3）下一步是创建一个索引 unstructured-demo，其中包含 ELSER 嵌入的必要映射。我们还将把上一步中创建的管道附加到此索引。我们将允许所有其他字段进行动态映射。

PUT unstructured-demo
{
  "settings": {
    "default_pipeline": "chunks-to-elser"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "text_embedding": {
        "type": "sparse_vector"
      },
      "text": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

4）最后一步是使用 Elasticsearch 连接器运行 Unstructured 的代码示例来创建分区和块。按照说明安装依赖项。

import os
 
from unstructured.ingest.connector.elasticsearch import (
    ElasticsearchAccessConfig,
    ElasticsearchWriteConfig,
    SimpleElasticsearchConfig,
)
from unstructured.ingest.connector.local import SimpleLocalConfig
from unstructured.ingest.interfaces import (
    ChunkingConfig,
    PartitionConfig,
    ProcessorConfig,
    ReadConfig,
)
from unstructured.ingest.runner import LocalRunner
from unstructured.ingest.runner.writers.base_writer import Writer
from unstructured.ingest.runner.writers.elasticsearch import (
    ElasticsearchWriter,
)

我们将主机设置为 Elastic Cloud（Elasticsearch 服务）。我们设置用户名和密码，并设置要写入的索引：

def get_writer() -> Writer:
    return ElasticsearchWriter(
        connector_config=SimpleElasticsearchConfig(
            access_config=ElasticsearchAccessConfig(
                hosts="https://unstructured-demo.es.us-central1.gcp.cloud.es.io",
                username="elastic",
                password=<insert password>
            ),
            index_name="unstructured-demo",
        ),
        write_config=ElasticsearchWriteConfig(
            batch_size_bytes=15_000_000,
            num_processes=2,
        ),
    )

对于下一步，请注册一个 Unstructured API 端点和密钥。Unstructured 中的分区函数（partitioning functions）从非结构化文档中提取结构化内容。partition 函数检测文档类型并自动确定适当的 partition 函数。如果用户知道他们的文件类型，他们也可以指定特定的分区函数。在分区步骤中，我们指示 Unstructured 通过传入 pdf_infer_table_structure=True 并将分区策略（partition strategy）设置为 hi_res 来推断表结构，从而自动识别文档的布局。你可以在此处了解各种非结构化分区策略。我们将 chunking strategy 设置为 by_title，它 “preserves section and page boundaries - 保留了章节和页面边界”。分块策略对 RAG 应用程序的性能和质量有重大影响。你可以在他们的论文《Chunking for Effective Retrieval Augmented Generation》中了解有关 Unstructured 在这方面的工作的更多信息。

writer = get_writer()
runner = LocalRunner(
        processor_config=ProcessorConfig(
            verbose=True,
            output_dir="local-output-to-elasticsearch",
            num_processes=2,
        ),
        connector_config=SimpleLocalConfig(
            input_path=<path to PDF>,
        ),
        read_config=ReadConfig(),
        partition_config=PartitionConfig(pdf_infer_table_structure=True,strategy='hi_res',partition_by_api=True, partition_endpoint=<your partition endpoint>', api_key=<your api key>),
        chunking_config=ChunkingConfig(chunk_elements=True, max_characters=500, chunking_strategy="by_title"),
        writer=writer,
        writer_kwargs={},
    )
runner.run()

在 Elasticsearch 向量数据库中生成的文档中，你将看到 Unstructured API 生成的一些有趣的元数据。如果元素是表格，你将看到表格的 HTML 结构以及有关其外观的信息。如果它是一段文本和先前块的延续，你将看到 is_continuation，这在 RAG 场景中很有用，因为你想要将段落的整个上下文传递给 LLM。如果你想知道哪些单个分区组成了一个块，你可以在 base-64 编码的 orig_elements 字段中找到它。在上面的示例中，我们使用了 Unstructured 的 API 服务。这些 API 服务可以以三种不同的方式使用：

• Limited trial Unstructured API
• SaaS Unstructured API
• AWS/Azure Marketplace Unstructured API

试用版的处理能力上限为 1000 页，你的文档可用于专有模式培训和评估目的。为了快速进行原型设计，你还可以查看 Unstructured 的开源版本。非结构化库为你提供了使用其 Python 安装程序运行的选项。如果你想避免处理多个依赖项，可以使用与所有必需库捆绑在一起的 Docker 容器。与开源版本相比，Unstructured API 提供了以下附加功能：

• 通过高级分块和改进的转换管道，显着提高了文档和表格提取的性能
• 访问最新的视觉转换器模型和企业功能，例如安全性、SOC2 合规性、IAM（身份验证和身份管理）

结论

有效的文档解析是构建有效 RAG 解决方案的重要步骤。Unstructured 将原始文档转换为 LLM 可以理解的数据的方法，再加上 Elastic 作为向量数据库和搜索平台的实力，将加速你使用 AI 进行构建的旅程。祝你搜索愉快！

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原文：Search complex documents using Unstructured.io and Elasticsearch vector database — Elastic Search Labs