Opbygning af en RAG- pipeline med MongoDB: Vektor-søgning for personlige filmvalg

Denne artikel diskuterer skabelsen af et film-anbefalingssystem ved hjælp af en Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pipeline og MongoDB's vektor-søgefunktioner. Målet er at opbygge et intelligent og effektivt system, der forstår brugerpræferencer og giver personlige film-anbefalinger. Ved slutningen af artiklen vil læserne have et funktionelt system, der kan besvare specifikke spørgsmål, såsom at foreslå en god science fiction-film om kunstig intelligens eller en animationsfilm, der er passende for voksne. En RAG-pipeline kombinerer styrkerne fra store sprogmodeller (LLM'er) og struktureret data-hentning, hvilket forbedrer nøjagtigheden og kontekstuel relevans af svarene. MongoDB er valgt på grund af sin open-source NoSQL-database, som lagrer data i fleksible, JSON-lignende dokumenter, og dens robuste vektor-søgefunktioner, der behandler filmdata-embeddings effektivt. Projektet omfatter flere trin: 1. Opsætning af miljøet og indlæsning af en film-dataset fra Hugging Face. 2. Datamodellering med Pydantic for at sikre konsistens og typsikkerhed. 3. Generering af embeddings for film-information ved hjælp af OpenAI's API. 4. Indtagelse af behandlet data i en MongoDB-database. 5. Oprettelse af en vektor-søgeindeks i MongoDB Atlas for at muliggøre lignende søgninger. 6. Implementering af en vektor-søgefunktion til at finde relevante film. 7. Behandling af bruger-spørgsmål med en LLM, ved hjælp af vektor-søge-resultaterne til at generere kontekstuel passende svar. Artiklen giver detaljerede instruktioner for opsætning af miljøet, herunder import af nødvendige biblioteker, indlæsning af datasettet og konfiguration af MongoDB. Datamodellering med Pydantic involverer definition af en Movie-klasse for at sikre korrekt data-validering og serialisering. Embeddings genereres ved hjælp af OpenAI's "text-embedding-3-small"-model, hvilket skaber 1536-dimensionelle embeddings for semantiske søgninger. Dataene indtages i MongoDB, og en vektor-søgeindeks oprettes i MongoDB Atlas. Dette indeks bruger cosinus-lignende til at matche bruger-spørgsmål med film-beskrivelser. Vektor-søgefunktionen omfatter en retry-mekanisme til at håndtere transient-problemer og bruger MongoDB's aggregation-pipeline til at hente relevante film. Bruger-spørgsmål behandles ved at generere embeddings for spørgsmålet, udføre en vektor-søgning og bruge OpenAI's GPT-3.5-turbo-model til at generere svar baseret på søge-resultaterne. Artiklen konkluderer med at demonstrere, hvordan systemet kan anbefale film og give grunde til anbefalingerne. Systemets fleksibilitet tillader fremtidige udvidelser, såsom at tilføje mere data, finjustere embeddings eller implementere avancerede anbefaling-algoritmer. Den fulde kode og ressourcer er tilgængelige på GitHub, og datasettet brugt er kildet fra Kaggle, med offentlig domæne-afgivelse. Projektet eksemplificerer kraften ved at kombinere MongoDB og RAG-pipelines til at skabe personlige og effektive anbefalingssystemer.