Bygg en RAG-pipeline med MongoDB: Vektor sökning för personliga filmval

Denna artikel diskuterar skapandet av ett filmrekommendationssystem med hjälp av en Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pipeline och MongoDBs vektor sökning. Målet är att bygga ett smart och effektivt system som förstår användarnas preferenser och ger personliga filmrekommendationer. Vid slutet av artikeln kommer läsarna att ha ett fungerande system som kan svara på specifika frågor, som att rekommendera en bra sci-fi-film om artificiell intelligens eller en animerad film som är lämplig för vuxna. En RAG-pipeline kombinerar styrkorna i stora språkmodeller (LLM) och strukturerad dataåtervinning, vilket förbättrar precisionen och kontextuell relevans i svaren. MongoDB valdes på grund av sin öppen källkod, NoSQL-databas, som lagrar data i flexibla, JSON-liknande dokument, och dess robusta vektor sökning som hanterar filmdatainbäddningar effektivt. Projektet omfattar flera steg: 1. Inställning av miljön och laddning av en filmdata från Hugging Face. 2. Data modellering med Pydantic för att säkerställa konsekvens och typsäkerhet. 3. Generering av inbäddningar för filminformation med OpenAIs API. 4. Inmatning av bearbetad data i en MongoDB-databas. 5. Skapande av en vektor sökning index i MongoDB Atlas för att möjliggöra likhets sökningar. 6. Implementering av en vektor sökning funktion för att hitta relevanta filmer. 7. Hantering av användarfrågor med en LLM, med användning av vektor sökning resultaten för att generera kontextuellt passande svar. Artikeln ger detaljerade instruktioner för att ställa in miljön, inklusive import av nödvändiga bibliotek, laddning av datasetet och konfiguration av MongoDB. Data modellering med Pydantic innebär att definiera en Movie-klass för att säkerställa rätt data validering och serialisering. Inbäddningar genereras med OpenAIs "text-embedding-3-small"-modell, skapande 1536-dimensionella inbäddningar för semantiska sökningar. Data matas in i MongoDB, och en vektor sökning index skapas i MongoDB Atlas. Detta index använder kosinus likhet för att matcha användarfrågor med film beskrivningar. Vektor sökning funktionen inkluderar en retry-mekanism för att hantera övergående problem och använder MongoDBs aggregations pipeline för att hämta relevanta filmer. Användarfrågor bearbetas genom att generera inbäddningar för frågan, utföra en vektor sökning och använda OpenAIs GPT-3.5-turbo-modell för att generera svar baserade på sökresultaten. Artikeln avslutas med att demonstrera hur systemet kan rekommendera filmer och ge skäl för rekommendationerna. Systemets flexibilitet möjliggör framtida expansioner, som att lägga till mer data, finjustera inbäddningar eller implementera avancerade rekommendationsalgoritmer. Den fullständiga koden och resurserna finns tillgängliga på GitHub, och datasetet används är källat från Kaggle, med offentlig domän dedikation. Projektet exemplifierar kraften i att kombinera MongoDB och RAG-pipelines för att skapa personliga och effektiva rekommendationssystem.