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Coco AI 實(shí)戰(zhàn)(二):攝入MongoDB 數(shù)據(jù)

標(biāo)簽:
MongoDB 人工智能

在之前的文章中,我们介绍过如何使用《 Logstash 迁移 MongoDB 数据到 Easyseach》,既然 Coco AI 后台数据存储也使用 Easysearch,我们能否直接把 MongoDB 的数据迁移到 Coco AI 的 Easysearch,使用 Coco AI 对数据进行检索呢?You got it !

Connector

Coco AI 的 Connector 支持通过两种方式创建:API 接口或管理平台。相信已经完成《私有知识库 Coco AI 实战(一)》的小伙伴已经有 Coco AI 的管理平台了,下面我们将通过管理平台创建 Connector,如需要通过 API 方式创建,请参考文档

登录管理平台,设置 -> Connector -> 新增

Datasource

数据源 -> 新增 -> MongoDB

记录上面的 Datasource ID: d037kjj75bvg264k5pe0, logstash 配置中要用。

Easysearch

由于是使用 Logstash 连接 Easysearch,要开启兼容模式,编辑 easysearch.yml,详情请查阅《如何使用 Logstash 8 连接 Easysearch》


elasticsearch.api_compatibility: true

elasticsearch.api_compatibility_version: "8.9.0"

Logstash

我们在上次 Logstash 迁移 MongoDB 数据的配置上稍作修改,增加文档 source 信息,写入 coco_document 索引。


input {

jdbc{

jdbc_driver_class => "Java::com.wisecoders.dbschema.mongodb.JdbcDriver"

jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/driver/mongojdbc4.8.3.jar"

jdbc_user => "user"

jdbc_password => "pwd"

jdbc_connection_string => "jdbc:mongodb://localhost:27017/test"

statement => "db.collection_test.find({},{'_id': false})"

}

}

  

filter {

mutate {

rename => {

"[document][tags]" => "tags"

"[document][summary]" => "summary"

"[document][username]" => "owner.username"

"[document][content]" => "content"

"[document][category]" => "category"

"[document][created]" => "created"

"[document][url]" => "url"

"[document][id]" => "id"

"[document][title]" => "title"

}

remove_field => [ "document","@timestamp","@version" ]

add_field => {

"[source][type]" => "connector"

"[source][name]" => "MongoDB Datasource"

"[source][id]" => "d037kjj75bvg264k5pe0"

}

}

}

  

output {

#stdout { }

elasticsearch {

hosts => ["https://127.0.0.1:9200"]

index => "coco_document"

manage_template => false

ssl_verification_mode => none

user => "admin"

password => "coco-server"

}

}

Coco search

数据迁移完后,测试能否搜索到文档。

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