elastic-labs

跟着 Notebook 跑一遍，把 Elasticsearch 接进你的 RAG 和搜索应用

elastic-labs 是 Elastic 官方维护的示例仓库，用 Jupyter Notebook 和可运行的小型应用演示如何把 Elasticsearch 用于搜索、可观测性和安全三大场景。它解决的是开发者「知道 Elasticsearch 强，但不知道怎么和当下 GenAI 技术栈拼起来」的问题：仓库里既有传统检索、聚合、向量检索的入门 notebook，也有把 OpenAI、ChatGPT、LangChain 与 Elasticsearch 结合的 RAG、聊天日志分析、告警排查等实战示例。核心能力包括：向量搜索与混合检索示例、基于 LangChain 的检索增强生成链路、日志与指标的可观测性分析、安全事件检索与调查，以及可直接改造成自己项目的应用骨架。所有代码以 notebook 形式呈现，边跑边看结果，适合快速验证思路后再迁移到生产工程。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1132

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队elastic

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/elastic/elastic-labs

定价模式free

价格说明开源示例代码，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型ai,applications,chatgpt,chatlog,elastic,elasticsearch,genai,genaistack,langchain,langchain-python,openai,openai-chatgpt,python,search,vector,vectordatabase

GitHub 星标★ 1132

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-06-14 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-13

浏览次数0

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（仓库内容为可执行的 Python notebooks）
Jupyter Notebook 运行环境
一个可访问的 Elasticsearch 实例（用于向量库/检索场景）
如需跑 GenAI 示例，需自备 OpenAI 等模型服务的 API Key

安装与启动步骤

1克隆示例仓库

README 未给出统一安装命令，先把官方仓库完整拉到本地，后续按各 notebook / 应用目录内的说明操作。
```
git clone https://github.com/elastic/elastic-labs.git
```
2进入仓库目录

切换到克隆下来的目录，浏览 notebooks 与 example-apps 两大部分的示例内容。
```
cd elastic-labs
```
3启动 Jupyter

仓库以 Jupyter Notebook 为主要载体，用 Jupyter 打开笔记本，逐个 cell 执行体验示例。
```
jupyter notebook
```
4查看示例应用

仓库内包含 Chatbot RAG App、Internal Knowledge Search 等示例应用，进入对应目录按其中的说明运行。
```
ls example-apps
```
5查阅官方文章

README 建议访问 Search Labs 获取最新的 Elasticsearch 搜索与 AI/ML 教程，配合仓库示例学习更完整。

如何确认成功

Jupyter 服务启动后浏览器自动打开界面，能进入仓库中的 notebook 目录并成功打开示例笔记本即算准备完成。

常见问题

Q：README 里没有统一的 pip install 安装命令，怎么办？

A：该仓库是示例集合而非可安装的库，README 未提供统一安装步骤，请打开具体 notebook 或 example-apps 子目录，按其内部说明安装依赖后再运行。

Q：必须自己准备 Elasticsearch 吗？

A：README 强调用 Elasticsearch 作为向量数据库和检索后端，因此运行检索、RAG 类示例需要一个可访问的 Elasticsearch 实例。

Q：跑 RAG、ChatGPT 相关示例需要额外条件吗？

A：这些示例集成了 OpenAI、Hugging Face、LangChain，需要自行准备对应服务的账号与 API 凭据才能实际调用。

Q：这个仓库适合谁用？

A：适合已经了解 Elasticsearch、想把它和当下 GenAI 技术栈（RAG、向量检索、混合检索）结合的开发者，按 notebook 边看边跑。

注意事项

本仓库是 Elastic 官方维护的示例与教程集合，并不是一个可通过包管理器安装的产品。
README 未给出统一的安装命令、端口或配置文件，实际运行步骤以各 notebook 和示例应用目录内的说明为准。
涉及 OpenAI、LangChain 的示例需自备 API Key，注意不要把密钥提交或分享出去。
更多最新教程可访问 README 中提到的 Search Labs（elastic.co/search-labs）。

核心亮点

官方出品，示例与 Elasticsearch 最新版本和 API 保持同步，踩坑概率低
覆盖搜索、可观测性、安全三条主线，并给出 OpenAI/LangChain 集成范例，可直接当 RAG 起步模板
以 Notebook 组织，数据加载、索引、查询、结果展示分步呈现，便于边改边验证

不足之处

示例偏演示性质，缺少生产级的错误处理、性能调优和部署配置说明
部分 notebook 依赖外部 API Key 和云端服务，离线或纯本地环境跑通成本较高

适用场景

为已有 Elasticsearch 集群快速搭建一个基于 LangChain 的 RAG 问答原型
学习向量检索与混合检索写法，评估是否把现有关键词搜索升级为语义搜索
用日志和指标 notebook 做可观测性分析或安全事件排查的入门演练

替代项目

langchain、weaviate、qdrant

项目介绍

elastic-labs 是一个搜索知识领域的开源项目，官方简介：Notebooks & Example Apps for Search, Observability, and Security with Elasticsearch。项目使用 Jupyter Notebook 开发，在 GitHub 上获得 1131 星标。

上一篇：GPT-RAG

下一篇：DeepGit