Bygging en RAG- pipeline med MongoDB: Vektor-søk for personlige filmvalg

Denne artikkelen diskuterer skapelsen av et film-anbefalingsystem ved hjelp av en Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pipeline og MongoDBs vektor-søkefunksjoner. Målet er å bygge et smart og effektivt system som forstår brukerpreferanser og gir personlige film-anbefalinger. Ved slutten av artikkelen vil leserne ha et funksjonelt system i stand til å svare på spesifikke spørsmål, som for eksempel å foreslå en god sci-fi-film om kunstig intelligens eller en animert film egnet for voksne. En RAG-pipeline kombinerer styrkene til store språkmodeller (LLM) og strukturert datahenting, og forbedrer nøyaktigheten og kontekstuell relevans av svarene. MongoDB er valgt for sin åpne kilde NoSQL-database, som lagrer data i fleksible, JSON-lignende dokumenter, og for sin robuste vektor-søkefunksjonalitet som håndterer filmdata-embeddings effektivt. Prosjektet involverer flere trinn: 1. Oppsett av miljøet og lastning av en film-datasett fra Hugging Face. 2. Data-modellering med Pydantic for å sikre konsistens og typsikkerhet. 3. Generering av embeddings for film-informasjon ved hjelp av OpenAIs API. 4. Ingesting av behandlet data i en MongoDB-database. 5. Opprettelse av en vektor-søkeindeks i MongoDB Atlas for å muliggjøre likhets-søk. 6. Implementering av en vektor-søkefunksjon for å finne relevante filmer. 7. Behandling av bruker-spørsmål med en LLM, ved å bruke vektor-søkeresultatene til å generere kontekstuell passende svar. Artikkelen gir detaljerte instruksjoner for oppsett av miljøet, inkludert import av nødvendige biblioteker, lastning av datasettet og konfigurering av MongoDB. Data-modellering med Pydantic involverer å definere en Movie-klasse for å sikre riktig data-validering og serialisering. Embeddings genereres ved hjelp av OpenAIs "text-embedding-3-small"-modell, som skaper 1536-dimensionale embeddings for semantiske søk. Dataene ingests i MongoDB, og en vektor-søkeindeks opprettes i MongoDB Atlas. Dette indekset bruker cosinus-likhet til å matche bruker-spørsmål med film-beskrivelser. Vektor-søkefunksjonen inkluderer en retry-mekanisme for å håndtere overgangs-problemer og bruker MongoDBs aggregasjons-pipeline for å hente relevante filmer. Bruker-spørsmål prosesserer ved å generere embeddings for spørsmålet, utføre en vektor-søk og bruke OpenAIs GPT-3.5-turbo-modell for å generere svar basert på søkeresultatene. Artikkelen konkluderer med å demonstrere hvordan systemet kan anbefale filmer og gi grunner for anbefalingene. Systemets fleksibilitet tillater for fremtidige utvidelser, som for eksempel å legge til mer data, finjustere embeddings eller implementere avanserte anbefalings-algoritmer. Koden og ressursene er tilgjengelige på GitHub, og datasettet brukt er hentet fra Kaggle, med offentlig domene-dedikasjon. Prosjektet eksemplifiserer kraften i å kombinere MongoDB og RAG-pipelines for å skape personlige og effektive anbefalings-systemer.