Erstellen einer RAG-Pipeline mit MongoDB: Vektor-Suche für personalisierte Filmvorschläge

Dieser Artikel behandelt die Erstellung eines Film-Empfehlungssystems unter Verwendung einer Retrieval-Augmented-Generation- (RAG-) Pipeline und der Vektorsuchfunktionen von MongoDB. Das Ziel ist es, ein intelligentes und effizientes System zu schaffen, das die Nutzerpräferenzen versteht und personalisierte Filmempfehlungen gibt. Am Ende des Artikels werden Leser ein funktionierendes System haben, das spezifische Anfragen beantworten kann, wie zum Beispiel die Empfehlung eines guten Science-Fiction-Films über künstliche Intelligenz oder eines animierten Films für Erwachsene. Eine RAG-Pipeline kombiniert die Stärken großer Sprachmodelle (LLMs) und strukturierter Datenabfrage, um die Genauigkeit und den Kontextbezug von Antworten zu verbessern. MongoDB wird aufgrund seiner offenen Quellcode-NoSQL-Datenbank gewählt, die Daten in flexiblen, JSON-ähnlichen Dokumenten speichert, und seiner leistungsfähigen Vektorsuchfunktionen, die Film-Datenelemente effizient verarbeiten. Das Projekt umfasst mehrere Schritte: 1. Einrichten der Umgebung und Laden eines Film-Datensatzes von Hugging Face. 2. Datenmodellierung mit Pydantic, um Konsistenz und Typsicherheit zu gewährleisten. 3. Generieren von Einbettungen für Filminformationen mit OpenAI's API. 4. Eingabe der verarbeiteten Daten in eine MongoDB-Datenbank. 5. Erstellen eines Vektorsuchindex in MongoDB Atlas, um Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen. 6. Implementieren einer Vektorsuchfunktion, um relevante Filme zu finden. 7. Verarbeiten von Nutzeranfragen mit einem LLM, indem die Vektorsuchergebnisse verwendet werden, um kontextuell passende Antworten zu generieren. Der Artikel bietet detaillierte Anweisungen für die Einrichtung der Umgebung, einschließlich des Importierens notwendiger Bibliotheken, des Ladens des Datensatzes und der Konfiguration von MongoDB. Die Datenmodellierung mit Pydantic umfasst die Definition einer Movie-Klasse, um eine ordnungsgemäße Datenvalidierung und -serialisierung zu gewährleisten. Die Einbettungen werden mit OpenAI's "text-embedding-3-small"-Modell generiert, wodurch 1536-dimensionale Einbettungen für semantische Suchen erstellt werden. Die Daten werden in MongoDB eingegeben, und ein Vektorsuchindex wird in MongoDB Atlas erstellt. Dieser Index verwendet die Kosinus-Ähnlichkeit, um Nutzeranfragen mit Film-Beschreibungen zu matchen. Die Vektorsuchfunktion enthält ein Wiederholungsmechanismus, um vorübergehende Probleme zu behandeln, und verwendet MongoDB's Aggregationspipeline, um relevante Filme abzurufen. Nutzeranfragen werden verarbeitet, indem Einbettungen für die Anfrage generiert, eine Vektorsuch durchgeführt und OpenAI's GPT-3.5-turbo-Modell verwendet werden, um Antworten basierend auf den Suchergebnissen zu generieren. Der Artikel schließt mit der Demonstration, wie das System Filme empfehlen und Gründe für die Empfehlungen liefern kann. Die Flexibilität des Systems ermöglicht zukünftige Erweiterungen, wie zum Beispiel das Hinzufügen weiterer Daten, das Feintuning von Einbettungen oder die Implementierung von fortgeschrittenen Empfehlungsalgorithmen. Der vollständige Code und die Ressourcen sind auf GitHub verfügbar, und der verwendete Datensatz stammt von Kaggle mit öffentlicher Domain-Zuweisung. Das Projekt zeigt die Macht von MongoDB und RAG-Pipelines bei der Erstellung von personalisierten und effizienten Empfehlungssystemen.