Construire un pipeline RAG avec MongoDB : Recherche vectorielle pour des suggestions de films personnalisées

Cet article traite de la création d'un système de recommandation de films utilisant un pipeline de génération augmenté de récupération (RAG) et les capacités de recherche vectorielle de MongoDB. L'objectif est de construire un système intelligent et efficace qui comprend les préférences des utilisateurs et fournit des recommandations de films personnalisées. À la fin de l'article, les lecteurs auront un système fonctionnel capable de répondre à des questions spécifiques, telles que suggérer un bon film de science-fiction sur l'intelligence artificielle ou un film d'animation approprié pour les adultes. Un pipeline RAG combine les forces des grands modèles de langage (LLM) et de la récupération de données structurées, améliorant la précision et la pertinence contextuelle des réponses. MongoDB est choisi pour sa base de données NoSQL open-source, qui stocke les données dans des documents flexibles, similaires à JSON, et pour ses solides capacités de recherche vectorielle qui gèrent efficacement les embeddings de films. Le projet implique plusieurs étapes : 1. La mise en place de l'environnement et le chargement d'un jeu de données de films à partir de Hugging Face. 2. La modélisation des données avec Pydantic pour assurer la cohérence et la sécurité des types. 3. La génération d'embeddings pour les informations de films à l'aide de l'API d'OpenAI. 4. L'ingestion des données traitées dans une base de données MongoDB. 5. La création d'un index de recherche vectorielle dans MongoDB Atlas pour permettre les recherches de similarité. 6. L'implémentation d'une fonction de recherche vectorielle pour trouver des films pertinents. 7. La gestion des requêtes utilisateur avec un LLM, en utilisant les résultats de la recherche vectorielle pour générer des réponses appropriées au contexte. L'article fournit des instructions détaillées pour la mise en place de l'environnement, y compris l'importation des bibliothèques nécessaires, le chargement du jeu de données et la configuration de MongoDB. La modélisation des données avec Pydantic implique la définition d'une classe Movie pour assurer la validation et la sérialisation appropriées des données. Les embeddings sont générés en utilisant le modèle "text-embedding-3-small" d'OpenAI, créant des embeddings de 1536 dimensions pour les recherches sémantiques. Les données sont ingérées dans MongoDB, et un index de recherche vectorielle est créé dans MongoDB Atlas. Cet index utilise la similarité cosinus pour mettre en correspondance les requêtes utilisateur avec les descriptions de films. La fonction de recherche vectorielle inclut un mécanisme de réessai pour gérer les problèmes transitoires et utilise le pipeline d'agrégation de MongoDB pour récupérer les films pertinents. Les requêtes utilisateur sont traitées en générant des embeddings pour la requête, en effectuant une recherche vectorielle et en utilisant le modèle GPT-3.5-turbo d'OpenAI pour générer des réponses basées sur les résultats de la recherche. L'article conclut en démontrant comment le système peut recommander des films et fournir des raisons pour ces recommandations. La flexibilité du système permet des expansions futures, telles que l'ajout de plus de données, l'affinage des embeddings ou l'implémentation d'algorithmes de recommandation avancés. Le code complet et les ressources sont disponibles sur GitHub, et le jeu de données utilisé est issu de Kaggle, avec une dédicace au domaine public. Le projet illustre le pouvoir de combiner MongoDB et les pipelines RAG pour créer des systèmes de recommandation personnalisés et efficaces.