使用 MongoDB 构建 RAG 管道：矢量搜索个性化电影推荐

本文讨论了使用检索增强生成（RAG）管道和 MongoDB 的向量搜索功能创建电影推荐系统。目标是构建一个智能且高效的系统，能够理解用户偏好并提供个性化电影推荐。到文章结束时，读者将拥有一个功能齐全的系统，可以回答特定的查询，例如建议一部关于人工智能的科幻电影或适合成人观看的动画电影。 RAG 管道结合了大型语言模型（LLM）和结构化数据检索的优势，提高了响应的准确性和上下文相关性。MongoDB 由于其开源 NoSQL 数据库，而存储数据在灵活的 JSON 样式文档中，并且其强大的向量搜索功能可以高效处理电影数据嵌入。 该项目涉及到几个步骤： 1. 设置环境并从 Hugging Face 加载电影数据集。 2. 使用 Pydantic 对数据进行建模，以确保一致性和类型安全。 3. 使用 OpenAI 的 API 生成电影信息嵌入。 4. 将处理后的数据 ingested 到 MongoDB 数据库中。 5. 在 MongoDB Atlas 中创建向量搜索索引，以启用相似搜索。 6. 实现向量搜索函数以查找相关电影。 7. 使用 LLM 处理用户查询，使用向量搜索结果生成上下文相关的响应。 本文提供了详细的安装指令，包括导入必要的库、加载数据集和配置 MongoDB。使用 Pydantic 对数据进行建模涉及到定义 Movie 类，以确保数据验证和序列化正确。嵌入是使用 OpenAI 的“text-embedding-3-small”模型生成的，创建了 1536 维的嵌入以进行语义搜索。 数据被 ingested 到 MongoDB 中，并在 MongoDB Atlas 中创建了向量搜索索引。该索引使用余弦相似度来匹配用户查询与电影描述。向量搜索函数包括一个重试机制，以处理暂时性问题，并使用 MongoDB 的聚合管道来检索相关电影。 用户查询是通过生成查询嵌入、执行向量搜索和使用 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型基于搜索结果生成响应来处理的。文章以展示系统如何推荐电影并提供推荐理由而结束。 系统的灵活性允许未来扩展，例如添加更多数据、微调嵌入或实施高级推荐算法。完整的代码和资源都可以在 GitHub 上找到，所使用的数据集来自 Kaggle，带有公共领域奉献。该项目展示了 MongoDB 和 RAG 管道结合创建个性化和高效推荐系统的力量。