Создание конвейера RAG с MongoDB: Векторный поиск для персонализированных кинофильмов

В этой статье рассматривается создание системы рекомендации фильмов с помощью канала Retrieval-Augmented Generation (RAG) и возможностей векторного поиска MongoDB. Целью является разработка умной и эффективной системы, которая понимает предпочтения пользователей и предлагает персонализированные рекомендации фильмов. К концу статьи читатели будут иметь функциональную систему, способную отвечать на конкретные запросы, например, предлагать хороший научно-фантастический фильм о искусственном интеллекте или анимационный фильм, подходящий для взрослых. Канал RAG объединяет преимущества крупных языковых моделей (КЯМ) и структурированного поиска данных, улучшая точность и контекстуальную актуность ответов. MongoDB выбран за его открытый исходный код, неструктурированной базы данных, которая хранит данные в гибких, похожих на JSON документах, и его мощных возможностей векторного поиска, которые эффективно обрабатывают векторы фильмов. Проект включает в себя несколько этапов: 1. Установка среды и загрузка набора фильмов из Hugging Face. 2. Моделирование данных с помощью Pydantic для обеспечения согласованности и безопасности типов. 3. Генерация векторов для информации о фильмах с помощью API OpenAI. 4. Внедрение обработанных данных в базу данных MongoDB. 5. Создание индекса векторного поиска в MongoDB Atlas для поиска по сходству. 6. Реализация функции векторного поиска для поиска соответствующих фильмов. 7. Обработка запросов пользователей с помощью КЯМ, используя результаты векторного поиска для генерации контекстуально подходящих ответов. Статья содержит подробные инструкции по настройке среды, включая импорт необходимых библиотек, загрузку набора данных и настройку MongoDB. Моделирование данных с помощью Pydantic включает определение класса Movie для обеспечения надлежащей валидации и сериализации данных. Векторы генерируются с помощью модели "text-embedding-3-small" от OpenAI, создавая 1536-мерные векторы для семантических поисков. Данные внедряются в MongoDB, и создается индекс векторного поиска в MongoDB Atlas. Этот индекс использует косинусную схожесть для сопоставления запросов пользователей с описаниями фильмов. Функция векторного поиска включает механизм повторной попытки для решения временных проблем и использует агрегационный конвейер MongoDB для извлечения соответствующих фильмов. Запросы пользователей обрабатываются генерацией векторов для запроса, выполнением векторного поиска и использованием модели GPT-3.5-turbo от OpenAI для генерации ответов на основе результатов поиска. В статье также демонстрируется, как система может рекомендовать фильмы и объяснять причины этих рекомендаций. Гибкость системы позволяет в будущем расширять ее, например, добавлять больше данных, донастраивать векторы или внедрять продвинутые алгоритмы рекомендаций. Полный код и ресурсы доступны на GitHub, а используемый набор данных берется из Kaggle с публичной лицензией. Проект демонстрирует мощь сочетания MongoDB и каналов RAG для создания персонализированных и эффективных систем рекомендаций.