Rakentamalla RAG-pipeline MongoDB:n kanssa: Vektorihaku henkilökohtaisten elokuvavalintojen tarjoamiseksi

Tämä artikkeli käsittelee elokuvan suositusjärjestelmän luomista käyttäen hakeminen vahvistavaa generointiputkea (RAG) ja MongoDB:n vektorihakumahdollisuuksia. Tavoitteena on rakentaa älykäs ja tehokas järjestelmä, joka ymmärtää käyttäjän mieltymykset ja tarjoaa henkilökohtaisia elokuvasuosituksia. Artikkelin lopussa lukijat tulevat omistamaan toimivan järjestelmän, joka pystyy vastaamaan tiettyihin kysymyksiin, kuten suosittelemaan hyvää tieteisfiktiota tekoälystä tai animaatioelokuvaa aikuisille. RAG-putki yhdistää suurten kielimallien (LLM) ja rakenteellisen datan hakemisen vahvuudet, parantaen vastausten tarkkuuden ja kontekstuaalisen merkityksen. MongoDB valitaan avoimen lähdekoodin NoSQL-tietokannan ja tehokkaiden vektorihakumahdollisuuksien vuoksi, jotka käsittelevät elokuvatietojen sisällytyksi tehokkaasti. Projekti sisältää useita vaiheita: 1. Ympäristön asettaminen ja elokuvadatasetin lataaminen Hugging Facelta. 2. Datamallinnus Pydanticilla, jotta varmistetaan yhdenmukaisuus ja tyyppiturva. 3. Elokuva-informaation sisällytysten generointi OpenAI:n API:lla. 4. Käsitellyn datan syöttäminen MongoDB-tietokantaan. 5. Vektorihakun indexin luominen MongoDB Atlasissa, jotta voidaan suorittaa samankaltaisuushaun. 6. Vektorihakufunktion toteuttaminen, jotta voidaan löytää merkitykselliset elokuvat. 7. Käyttäjän kysymysten käsittely LLM:llä, käyttäen vektorihakutuloksia oikean kontekstin varmistamiseksi. Artikkeli tarjoaa yksityiskohtaiset ohjeet ympäristön asettamiseksi, mukaan lukien tarvittavien kirjastojen tuominen, datasetin lataaminen ja MongoDB:n konfigurointi. Datamallinnus Pydanticilla sisältää Movie-luokan määrittämisen, jotta voidaan varmistaa oikea datavalidointi ja sarjaus. Sisällytykset generoidaan käyttäen OpenAI:n "text-embedding-3-small"-mallia, luoden 1536-ulotteiset sisällytykset semanttisille hauille. Data syötetään MongoDByn, ja vektorihakun index luodaan MongoDB Atlasissa. Tämä index käyttää kosiniyhtäläisyyttä vastaamaan käyttäjän kysymyksiä elokuvakuvauksiin. Vektorihakufunktiota täydentää väliaikaisen ongelman käsittelymekanismi ja MongoDB:n aggregaatio-putki, jotta voidaan hakea merkitykselliset elokuvat. Käyttäjän kysymykset käsitellään generoimalla sisällytykset kysymykseen, suorittamalla vektorihaku ja käyttämällä OpenAI:n GPT-3.5-turbo-mallia vastausten generoimiseksi hakutulosten perusteella. Artikkeli päättyy demonstroimalla, miten järjestelmä pystyy suosittelemaan elokuvia ja antamaan syyt suosituksille. Järjestelmän joustavuus mahdollistaa tulevaisuuden laajennukset, kuten lisäämällä enemmän dataa, hienosäätämällä sisällytyksiä tai toteuttamalla edistyneitä suosittelualgoritmeja. Koko koodi ja resurssit ovat saatavilla GitHubissa, ja käytetty dataset on peräisin Kagglesta, joka on omistettu yleiseen käyttöön. Projekti osoittaa MongoDBn ja RAG-putkien yhdistämisen voiman, kun luodaan henkilökohtaisia ja tehokkaita suosittelujärjestelmiä.