Repolode
제출하기
elastic

elastic/elastic-labs

검색, 옵저버빌리티, 보안 활용 사례에서 Elasticsearch를 사용해 볼 수 있는 실행형 Python 노트북, 샘플 앱 및 자료 모음입니다.

GitHub에서 보기
스타
1,140
포크
280
열린 이슈
52
마지막 커밋
4일 전

어떤 프로젝트인가요?

elastic-labs는 Elastic Search 팀이 제공하는 실행 가능한 Python 노트북과 샘플 애플리케이션 모음입니다. Elasticsearch를 벡터 데이터베이스로 사용하는 방법, RAG 및 챗봇 앱을 만드는 방법, 하이브리드 검색을 실행하는 방법을 다룹니다. 또한 ES|QL 쿼리를 활용한 OpenTelemetry 기반 옵저버빌리티, 보안 탐지 엔지니어링, LLM 애플리케이션 공격 테스트 자료도 포함합니다.

노트북에서는 reciprocal rank fusion을 활용한 kNN 및 하이브리드 검색, ELSER 및 다국어 E5 시맨틱 검색, 쿼리 규칙, 동의어, learning to rank, 시맨틱 리랭킹을 다룹니다. Elasticsearch를 OpenAI, Hugging Face, Cohere, Amazon Bedrock, Anthropic 및 LangChain과 연결하는 통합 예제도 제공합니다. 예제 앱은 Chatbot RAG App, Internal Knowledge Search 앱, Relevance Workbench의 세 가지입니다.

이 프로젝트는 Apache-2.0 라이선스로 배포되며 Elastic Search 팀이 관리합니다. 샘플 앱 코드는 Elastic의 지원 서비스 대상이 아닙니다.

핵심 기능

  • 01Elasticsearch를 벡터 데이터베이스로 사용하고 kNN 및 하이브리드 검색을 실행합니다.
  • 02ELSER 및 다국어 E5 시맨틱 검색을 위한 노트북을 제공합니다.
  • 03Elasticsearch 기반 RAG 및 챗봇 예제 앱을 포함합니다.
  • 04OpenAI, Hugging Face, Cohere, Amazon Bedrock, Anthropic 및 LangChain과의 통합을 보여줍니다.
  • 05OpenTelemetry 옵저버빌리티와 ES|QL 로그 분석 예제를 다룹니다.
  • 06ES|QL 및 EQL을 사용하는 보안 탐지 쿼리를 포함합니다.

활용 사례

  • Elasticsearch에서 시맨틱 검색이나 RAG 기능을 만드는 방법을 학습합니다.
  • 내부 문서를 기반으로 질문에 답하는 챗봇을 프로토타이핑합니다.
  • 쿼리 규칙, 동의어, 리랭킹을 활용해 검색 관련도를 조정해 봅니다.
  • 로그, 옵저버빌리티 데이터 또는 위협 헌팅을 위한 ES|QL 쿼리를 살펴봅니다.

빠른 시작

  1. 1

    notebooks 폴더에서 검색 빠른 시작과 같은 노트북을 브라우저에서 Colab을 통해 또는 로컬에서 엽니다

  2. 2

    자신의 Elasticsearch 배포 환경에서 노트북 셀을 실행합니다

사용 전 알아둘 점

  • 이 저장소는 예제와 노트북 모음이며, 단독으로 설치할 수 있는 라이브러리가 아닙니다.
  • 노트북을 연결하려면 Elasticsearch 배포 환경이 필요합니다.
  • Elastic 지원은 이 저장소의 샘플 애플리케이션 코드를 다루지 않습니다.

포함된 컬렉션

OpenTelemetry 및 옵저버빌리티 플랫폼

토픽

#elasticsearch#vector-search#rag#semantic-search#jupyter-notebook#langchain#observability#hybrid-search#ai#applications

자주 묻는 질문

elastic-labs은(는) 무엇인가요?
검색, 옵저버빌리티, 보안 활용 사례에서 Elasticsearch를 사용해 볼 수 있는 실행형 Python 노트북, 샘플 앱 및 자료 모음입니다. elastic-labs는 Elastic Search 팀이 제공하는 실행 가능한 Python 노트북과 샘플 애플리케이션 모음입니다. Elasticsearch를 벡터 데이터베이스로 사용하는 방법, RAG 및 챗봇 앱을 만드는 방법, 하이브리드 검색을 실행하는 방법을 다룹니다. 또한 ES|QL 쿼리를 활용한 OpenTelemetry 기반 옵저버빌리티, 보안 탐지 엔지니어링, LLM 애플리케이션 공격 테스트 자료도 포함합니다.
elastic-labs은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
elastic-labs은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
elastic-labs은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. elastic-labs의 마지막 커밋은 2026년 11월 3일입니다.
elastic-labs은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
Elasticsearch에서 시맨틱 검색이나 RAG 기능을 만드는 방법을 학습합니다. 내부 문서를 기반으로 질문에 답하는 챗봇을 프로토타이핑합니다. 쿼리 규칙, 동의어, 리랭킹을 활용해 검색 관련도를 조정해 봅니다. 로그, 옵저버빌리티 데이터 또는 위협 헌팅을 위한 ES|QL 쿼리를 살펴봅니다.
elastic-labs는 어떻게 설치하나요?
notebooks 폴더에서 검색 빠른 시작과 같은 노트북을 브라우저에서 Colab을 통해 또는 로컬에서 엽니다 자신의 Elasticsearch 배포 환경에서 노트북 셀을 실행합니다
elastic-labs은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/elastic/elastic-labs

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트