De bouw van een RAG-pijpleiding met MongoDB: Vector Search voor Personalized Movie Picks

Dit artikel bespreekt de creatie van een film-aanbevelingssysteem met behulp van een Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pijpleiding en de vectorzoekfuncties van MongoDB. Het doel is om een slim en efficiënt systeem te bouwen dat gebruikersvoorkeuren begrijpt en persoonlijke film-aanbevelingen geeft. Aan het einde van het artikel zullen lezers een functioneel systeem hebben dat in staat is om specifieke vragen te beantwoorden, zoals het suggereren van een goede sciencefictionfilm over kunstmatige intelligentie of een animatiefilm die geschikt is voor volwassenen. Een RAG-pijpleiding combineert de krachten van grote taalmodellen (LLMs) en gestructureerde data-opname, waardoor de nauwkeurigheid en contextuele relevantie van antwoorden worden verbeterd. MongoDB wordt gekozen vanwege zijn open-source NoSQL-database, die data opslaat in flexibele, JSON-achtige documenten, en zijn robuuste vectorzoekfuncties die filmgegevens embeddings efficiënt kunnen verwerken. Het project omvat verschillende stappen: 1. Het instellen van de omgeving en het laden van een film-dataset van Hugging Face. 2. Data modelleren met Pydantic om consistentie en typeveiligheid te garanderen. 3. Het genereren van embeddings voor film-informatie met behulp van OpenAI's API. 4. Het inbrengen van de verwerkte data in een MongoDB-database. 5. Het creëren van een vectorzoekindex in MongoDB Atlas om similarity-zoekopdrachten mogelijk te maken. 6. Het implementeren van een vectorzoekfunctie om relevante films te vinden. 7. Het verwerken van gebruikersvragen met een LLM, gebruikmakend van de vectorzoekresultaten om contextueel passende antwoorden te genereren. Het artikel biedt gedetailleerde instructies voor het instellen van de omgeving, waaronder het importeren van noodzakelijke bibliotheken, het laden van de dataset en het configureren van MongoDB. Data modelleren met Pydantic omvat het definiëren van een Movie-klasse om juiste data-validatie en -serialisatie te garanderen. Embeddings worden gegenereerd met behulp van OpenAI's "text-embedding-3-small"-model, waardoor 1536-dimensionale embeddings worden gecreëerd voor semantische zoekopdrachten. De data wordt ingebracht in MongoDB en een vectorzoekindex wordt gecreëerd in MongoDB Atlas. Deze index gebruikt cosinus-similariteit om gebruikersvragen te matchen met film-beschrijvingen. De vectorzoekfunctie omvat een retry-mechanisme om tijdelijke problemen te hanteren en gebruikt MongoDB's aggregatiepijpleiding om relevante films op te halen. Gebruikersvragen worden verwerkt door embeddings te genereren voor de vraag, een vectorzoekopdracht uit te voeren en OpenAI's GPT-3.5-turbo-model te gebruiken om antwoorden te genereren op basis van de zoekresultaten. Het artikel sluit af met een demonstratie van hoe het systeem films kan aanbevelen en redenen kan geven voor de aanbevelingen. De flexibiliteit van het systeem maakt het mogelijk om in de toekomst uit te breiden, zoals het toevoegen van meer data, het fijnafstellen van embeddings of het implementeren van geavanceerde aanbevelingsalgoritmes. De complete code en resources zijn beschikbaar op GitHub, en de gebruikte dataset is afkomstig van Kaggle, met een publieke domein-dedicatie. Het project illustreert de kracht van het combineren van MongoDB en RAG-pijpleidingen om persoonlijke en efficiënte aanbevelingssystemen te creëren.