MongoDBでRAGパイプラインを構築：個人的な映画の選択肢向けベクトル検索

この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインとMongoDBのベクトル検索機能を使った映画推薦システムの作成について説明する。目標は、ユーザーの好みを理解し、パーソナライズされた映画推薦を提供するスマートで効率的なシステムを構築することである。この記事の終わりには、読者は、人工知能に関する優れたSF映画や、大人に適したアニメ映画を提案するなど、特定のクエリに答えることができる機能的なシステムを手に入れることができるだろう。 RAGパイプラインは、大規模言語モデル（LLM）と構造化データ検索の長所を組み合わせ、回答の精度と文脈的関連性を高める。MongoDBが選ばれた理由は、オープンソースのNoSQLデータベースであり、柔軟性の高いJSONライクなドキュメントでデータを保存できることと、映画データの埋め込みを効率的に処理する堅牢なベクトル検索機能を備えていることである。 このプロジェクトにはいくつかのステップがある： 1. 1.環境をセットアップし、Hugging Faceから映画データセットをロードする。 2. 一貫性と型の安全性を確保するためのPydanticによるデータのモデリング。 3. OpenAIのAPIを使った映画情報の埋め込み生成。 4. 処理したデータをMongoDBデータベースに取り込む。 5. MongoDB Atlasにベクトル検索インデックスを作成し、類似検索を可能にする。 6. 関連する映画を見つけるためのベクトル検索機能の実装。 7. LLMでユーザーからのクエリーを処理し、ベクトル検索の結果を使って文脈に応じた適切なレスポンスを生成する。 この記事では、必要なライブラリのインポート、データセットのロード、MongoDBの設定など、環境のセットアップに関する詳細な手順を説明しています。Pydanticを使ったデータモデリングでは、適切なデータ検証とシリアライズを行うためにMovieクラスを定義します。エンベッディングはOpenAIの "text-embedding-3-small "モデルを使って生成され、セマンティック検索用に1536次元のエンベッディングが作成されます。 データはMongoDBに取り込まれ、MongoDB Atlasにベクトル検索インデックスが作成される。このインデックスは、コサイン類似度を使用して、ユーザークエリと映画の説明をマッチさせる。ベクトル検索機能には、一時的な問題を処理するための再試行メカニズムが含まれており、関連する映画を取得するためにMongoDBの集約パイプラインを使用します。 ユーザークエリは、クエリの埋め込みを生成し、ベクトル検索を実行し、OpenAIのGPT-3.5-turboモデルを使用して検索結果に基づいて応答を生成することによって処理されます。この記事は、システムがどのように映画を推薦し、推薦の理由を提供することができるかを示すことで締めくくられている。 このシステムの柔軟性は、将来的な拡張を可能にします。例えば、より多くのデータを追加したり、エンベッディングを微調整したり、高度な推薦アルゴリズムを実装したりすることができます。完全なコードとリソースはGitHubで公開されており、使用されたデータセットはKaggleから提供されたもので、パブリックドメインとして提供されている。このプロジェクトは、MongoDBとRAGパイプラインを組み合わせることで、パーソナライズされた効率的なレコメンデーションシステムを構築できることを実証している。