要存储和重用Elasticsearch和denseX创建的嵌入，您可以使用llama_index包中的ElasticsearchEmbedding类。这个类允许您使用部署在Elasticsearch集群中的模型生成嵌入。您可以使用现有的Elasticsearch连接示例化这个类，或者通过提供Elasticsearch凭据来示例化它。
以下是如何使用现有的Elasticsearch连接示例化ElasticsearchEmbedding类的示例：

from elasticsearch import Elasticsearch
from llama_index.legacy.embeddings.elasticsearch import ElasticsearchEmbedding

# Define the model ID and input field name (if different from default)
model_id = "your_model_id"
input_field = "your_input_field"  # Optional, only if different from 'text_field'

# Create Elasticsearch connection
es_connection = Elasticsearch(hosts=["localhost:9200"], basic_auth=("user", "password"))

# Instantiate ElasticsearchEmbedding using the existing connection
embeddings = ElasticsearchEmbedding.from_es_connection(
    model_id,
    es_connection,
    input_field=input_field,
)

要解决llama_index包中的AttributeError: 'str' object has no attribute 'id',请确保将正确类型的对象传递给引发错误的方法。错误表明，应该使用具有id属性的对象，但实际上使用了字符串。请仔细检查您的方法输入并确保它们与预期的类型匹配。
例如，如果您遇到类似于AttributeError: 'str' object has no attribute 'upsert'的错误，这意味着传递了一个向量存储对象，但期望的是字符串。请确保正确初始化向量存储并将其传递给相关方法。
以下是一个基于常见问题的修正示例：

from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, StorageContext
from llama_index.vector_stores import PineconeVectorStore

# Load documents
loader = SimpleDirectoryReader('/path to data', recursive=True)
documents = loader.load_data()

# Initialize Pinecone vector store
pinecone_index = "your_pinecone_index"  # Ensure this is a valid Pinecone index object, not a string
vector_store = PineconeVectorStore(pinecone_index=pinecone_index)

# Create storage context
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# Create index
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context)

如果您需要更具体的指导来解决AttributeError,请提供发生错误的代码片段。ElasticsearchEmbedding类期望一个Elasticsearch连接对象和一个模型ID,因此请确保这些都正确提供。
此外，如果您在使用可组合索引并遇到类似于AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'embedding'的错误，请确保正确处理您的方法返回的对象。例如，在创建ComposableGraph并查询它时，请确保传递周围的对象是预期的类型和结构。
以下是如何创建和查询ComposableGraph的示例：

from llama_index import ComposableGraph, ListIndex

# Assuming index1 and index2 are already created and are instances of GPTSimpleVectorIndex
graph = ComposableGraph.from_indices(
    ListIndex,
    [index1, index2],
    index_summaries=[
        "summary 1", 
        "summary 2"
    ],
)

# Query the graph
response_summary = graph.query(graph_query_str, query_configs=query_configs)

请确保index1和index2是有效的索引对象，而不是元组或其他没有所需属性(如1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/embeddings/llama-index-embeddings-elasticsearch/llama_index/embeddings/elasticsearch/base.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/embeddings/elasticsearch.py)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/discover_llamaindex/document_management/discord_dumps/help_channel_dump_06_02_23.json)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/discover_llamaindex/document_management/discord_dumps/help_channel_dump_05_25_23.json))的其他类型。

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