Creazione di una pipeline RAG con MongoDB: Ricerca vettoriale per selezioni cinematografiche personalizzate

Questo articolo discute la creazione di un sistema di raccomandazione di film utilizzando una pipeline di generazione aumentata di recupero (RAG) e le capacità di ricerca vettoriale di MongoDB. L'obiettivo è quello di creare un sistema intelligente e efficiente che comprenda le preferenze degli utenti e fornisca raccomandazioni di film personalizzate. Alla fine dell'articolo, i lettori avranno un sistema funzionale in grado di rispondere a domande specifiche, come suggerire un buon film di fantascienza sull'intelligenza artificiale o un film d'animazione adatto per adulti. Una pipeline RAG combina le forze di grandi modelli di linguaggio (LLM) e recupero di dati strutturati, migliorando l'accuratezza e la rilevanza contestuale delle risposte. MongoDB è scelto per il suo database open-source NoSQL, che memorizza i dati in documenti flessibili e simili a JSON, e per le sue robuste capacità di ricerca vettoriale che gestiscono efficientemente le informazioni del film. Il progetto coinvolge diversi passaggi: 1. Impostazione dell'ambiente e caricamento di un dataset di film da Hugging Face. 2. Modellazione dei dati con Pydantic per garantire la coerenza e la sicurezza di tipo. 3. Generazione di embeddings per le informazioni del film utilizzando l'API di OpenAI. 4. Ingestione dei dati elaborati in un database MongoDB. 5. Creazione di un indice di ricerca vettoriale in MongoDB Atlas per abilitare le ricerche di similarità. 6. Implementazione di una funzione di ricerca vettoriale per trovare film pertinenti. 7. Gestione delle query degli utenti con un LLM, utilizzando i risultati della ricerca vettoriale per generare risposte contestualmente appropriate. L'articolo fornisce istruzioni dettagliate per l'impostazione dell'ambiente, compresi l'importazione delle librerie necessarie, il caricamento del dataset e la configurazione di MongoDB. La modellazione dei dati con Pydantic coinvolge la definizione di una classe Movie per garantire la validazione e la serializzazione corrette dei dati. Gli embeddings sono generati utilizzando il modello "text-embedding-3-small" di OpenAI, creando embeddings 1536-dimensionali per ricerche semantiche. I dati vengono ingestiti in MongoDB e viene creato un indice di ricerca vettoriale in MongoDB Atlas. Questo indice utilizza la similarità coseno per abbinare le query degli utenti alle descrizioni dei film. La funzione di ricerca vettoriale include un meccanismo di ripetizione per gestire problemi transitori e utilizza la pipeline di aggregazione di MongoDB per recuperare film pertinenti. Le query degli utenti vengono elaborate generando embeddings per la query, eseguendo una ricerca vettoriale e utilizzando il modello GPT-3.5-turbo di OpenAI per generare risposte basate sui risultati della ricerca. L'articolo conclude mostrando come il sistema possa raccomandare film e fornire ragioni per le raccomandazioni. La flessibilità del sistema consente future espansioni, come l'aggiunta di più dati, la fine-tuning degli embeddings o l'implementazione di algoritmi di raccomandazione avanzati. Il codice completo e le risorse sono disponibili su GitHub, e il dataset utilizzato è tratto da Kaggle, con dedica al pubblico dominio. Il progetto esemplifica il potere di combinare MongoDB e pipeline RAG per creare sistemi di raccomandazione personalizzati ed efficienti.