Construir um Pipeline RAG com MongoDB: Busca Vetorial para Recomendações de Filmes Personalizadas

Este artigo discute a criação de um sistema de recomendação de filmes usando um pipeline de geração aumentada por busca (RAG) e as capacidades de busca de vetores do MongoDB. O objetivo é construir um sistema inteligente e eficiente que entenda as preferências do usuário e forneça recomendações de filmes personalizadas. Ao final do artigo, os leitores terão um sistema funcional capaz de responder a perguntas específicas, como sugerir um bom filme de ficção científica sobre inteligência artificial ou um filme de animação adequado para adultos. Um pipeline RAG combina as fortes de grandes modelos de linguagem (LLMs) e busca de dados estruturada, aumentando a precisão e a relevância contextual das respostas. O MongoDB é escolhido por ser um banco de dados NoSQL de código aberto, que armazena dados em documentos flexíveis, semelhantes a JSON, e por suas robustas capacidades de busca de vetores que lidam com dados de filmes de forma eficiente. O projeto envolve vários passos: 1. Configurar o ambiente e carregar um conjunto de dados de filmes da Hugging Face. 2. Modelar dados com Pydantic para garantir consistência e segurança de tipo. 3. Gerar embeddings para informações de filmes usando a API do OpenAI. 4. Ingerir os dados processados em um banco de dados MongoDB. 5. Criar um índice de busca de vetores no MongoDB Atlas para habilitar buscas de similaridade. 6. Implementar uma função de busca de vetores para encontrar filmes relevantes. 7. Lidar com consultas do usuário com um LLM, usando os resultados da busca de vetores para gerar respostas contextualmente apropriadas. O artigo fornece instruções detalhadas para configurar o ambiente, incluindo a importação de bibliotecas necessárias, carregamento do conjunto de dados e configuração do MongoDB. A modelagem de dados com Pydantic envolve a definição de uma classe Movie para garantir a validação e serialização adequadas dos dados. Os embeddings são gerados usando o modelo "text-embedding-3-small" do OpenAI, criando embeddings de 1536 dimensões para buscas semânticas. Os dados são ingeridos no MongoDB, e um índice de busca de vetores é criado no MongoDB Atlas. Este índice usa a similaridade coseno para combinar consultas do usuário com descrições de filmes. A função de busca de vetores inclui um mecanismo de retry para lidar com problemas transitórios e usa o pipeline de agregação do MongoDB para recuperar filmes relevantes. As consultas do usuário são processadas gerando embeddings para a consulta, realizando uma busca de vetores e usando o modelo GPT-3.5-turbo do OpenAI para gerar respostas com base nos resultados da busca. O artigo conclui demonstrando como o sistema pode recomendar filmes e fornecer razões para as recomendações. A flexibilidade do sistema permite expansões futuras, como adicionar mais dados, ajustar embeddings ou implementar algoritmos de recomendação avançados. O código completo e os recursos estão disponíveis no GitHub, e o conjunto de dados usado é originário do Kaggle, com dedicação ao domínio público. O projeto exemplifica o poder de combinar MongoDB e pipelines RAG para criar sistemas de recomendação personalizados e eficientes.