利用 MongoDB Atlas 进行大模型语义搜索和RAG

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你知道吗？MongoDB Atlas 现在提供了强大的向量搜索功能。现在你可以对数据进行语义搜索，并为大型语言模型（LLM）应用实现检索增强生成（RAG）。

通过将 Atlas 向量搜索与 LangChain、LlamaIndex 和客户端库等流行框架集成，你可以轻松构建高级自然语言处理（NLP）解决方案。

本文将探讨如何利用 MongoDB Atlas 向量搜索进行语义搜索和 RAG。

学习目标

理解向量搜索的概念及其在自然语言处理和信息检索中的应用。
学习如何将 MongoDB Atlas Vector Search 与 LangChain 框架集成，以构建检索增强生成（RAG）应用。
掌握构建 RAG 链的能力，结合向量搜索检索、提示模板和大型语言模型（LLM）生成上下文感知的响应。
了解使用 MongoDB Atlas Vector Search 作为向量存储的好处，包括效率、一致性、可扩展性和简易性。
探索 LangChain 的灵活性和可扩展性，学习有关检索过程、LLM 提供者等的自定义选项。

什么是向量搜索？

向量搜索，也称为语义搜索，是一种超越传统基于关键词搜索的技术。它利用机器学习模型将文本、音频或图像等数据转换为称为嵌入的高维向量表示。这些嵌入捕捉数据的语义意义，使您能够根据向量空间中的接近度找到相似的内容，即使具体的词语不匹配。

向量搜索的核心优势在于它能够理解查询背后的意图和上下文，使其在搜索引擎、推荐系统和语言模型等各种应用中非常有用。

集成 MongoDB Atlas 向量搜索

MongoDB Atlas 是一种完全托管的云数据库服务，现在原生支持向量搜索。通过将向量嵌入与您的数据一起存储在 MongoDB 中，您可以在不需要单独的向量存储的情况下执行高效的语义搜索，从而确保数据一致性并简化应用程序架构。

通常过程包括：

将您的数据加载到 MongoDB Atlas 集群中。
使用预训练模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）为您的数据生成向量嵌入。
将嵌入与您的数据一起存储在 MongoDB 中。
在嵌入字段上创建 Atlas 向量搜索索引。
使用 Atlas 强大的 $vectorSearch 聚合管道阶段运行向量搜索查询。

前提条件： 要将 Atlas 向量搜索与 LangChain 集成，您需要一个运行 MongoDB 6.0.11、7.0.2 或更高版本的 Atlas 集群，一个 OpenAI API 密钥（或替代的 LLM 提供商），以及一个运行项目的 Python 环境。

LangChain 集成

LangChain 是一个用 Python 编写的开源框架，旨在简化由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的开发。它提供了模块化和可扩展的架构，使开发者可以通过组合称为“链”的可重用组件来构建复杂的工作流。

LangChain 的一个关键特性是其对检索增强生成（RAG）的支持，这是一种将 LLM 的强大功能与外部数据源相结合的技术。通过将 MongoDB Atlas 向量搜索与 LangChain 集成，开发者可以利用 MongoDB 作为高性能的向量数据库，实现高效的语义搜索和 RAG 实现。

这种集成允许开发者：

使用 LangChain 的模块化架构轻松构建和管理复杂的 NLP 应用。
通过 Atlas 向量搜索实现高效的语义搜索，利用向量嵌入来增强 LLM 的生成能力。
在构建 RAG 应用时，结合向量搜索、提示模板和 LLM，以生成上下文感知的响应。

集成过程通常包括以下步骤：

第一步：设置环境

安装所需的 Python 包，包括 langchain、langchain-mongodb 和 langchain-openai。
定义环境变量，例如 OpenAI API 密钥和 Atlas 集群连接字符串。

import os
import getpass
from langchain_mongodb import MongoDBAtlasVectorSearch
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")
ATLAS_CONNECTION_STRING = getpass.getpass("MongoDB Atlas SRV Connection String:")

第二步：使用 Atlas 作为向量存储

使用提供的连接字符串连接到 Atlas 集群。
将数据加载到 Atlas 中，可以直接插入文档或使用 LangChain 的内置数据加载器加载各种文件格式（如 PDF、CSV、JSON）。
使用 LangChain 的文本拆分器将数据拆分成较小的块或文档。
使用 MongoDBAtlasVectorSearch 类实例化 Atlas 作为向量存储，指定集合和索引名称。
使用预训练模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）为数据生成向量嵌入。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 从 PDF 加载数据
loader = PyPDFLoader("https://example.com/document.pdf")
data = loader.load()

# 将数据拆分成文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=20)
docs = text_splitter.split_documents(data)

第三步：创建 Atlas 向量搜索索引

定义 Atlas 向量搜索索引架构，指定向量字段（例如 “embedding”）和任何附加的过滤字段。
使用 Atlas UI 或 MongoDB Atlas Search API 在 Atlas 集合上创建索引。

# 实例化 Atlas 作为向量存储
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient(ATLAS_CONNECTION_STRING)
atlas_collection = client["langchain_db"]["documents"]
vector_search = MongoDBAtlasVectorSearch.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
    collection=atlas_collection,
    index_name="vector_index"
)

第四步：运行向量搜索查询

使用 LangChain 的 MongoDBAtlasVectorSearch.as_retriever 方法将 Atlas 向量搜索实例化为语义搜索的检索器。
执行各种类型的向量搜索查询，例如基本语义搜索、带相关性评分的搜索或带元数据过滤的搜索。

query = "MongoDB Atlas security"
results = vector_search.similarity_search(query)

第五步：实现 RAG

定义一个提示模板，指示 LLM 使用检索到的文档作为生成响应的上下文。
通过结合 Atlas 向量搜索检索器、提示模板和 LLM（如 OpenAI 的 ChatGPT）构建 RAG 链。
使用查询提示 RAG 链，它将从 Atlas 中检索相关文档，将它们传递给 LLM，并生成上下文感知的响应。

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA

# 定义提示模板
template = """Use the following context to answer the question:
Context: {context}
Question: {question}"""
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"])

# 创建 RAG 链
rag = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=vector_search.as_retriever(),
    prompt=prompt)

# 提问
query = "How can I secure my MongoDB Atlas cluster?"
result = rag({"query": query})
print(result['result'])

LangChain 提供了高度的灵活性和可扩展性，允许开发者根据具体需求自定义与 Atlas 向量搜索的集成。例如，您可以通过调整检索文档的数量、相关性评分阈值或用于排名的相似性度量来优化检索过程。

虽然这种集成主要关注 MongoDB Atlas 向量搜索，LangChain 还支持各种向量数据库和搜索引擎，包括 Chroma、Weaviate 和 Pinecone 等。此外，LangChain 支持多种 LLM 提供商，如 OpenAI、Anthropic、Cohere 等，使您可以轻松利用不同的语言模型进行 RAG 实现。

通过结合 LangChain 的模块化架构和 MongoDB Atlas 向量搜索的高效语义搜索功能，开发者可以构建复杂的自然语言处理应用，这些应用能够理解上下文、检索相关信息并生成有信息的响应，同时利用 MongoDB 文档数据库的可扩展性和一致性。

LlamaIndex 集成

LlamaIndex 是另一个开源框架，旨在简化自定义数据源与 LLM 的集成。它提供了加载和准备向量嵌入的工具，支持 RAG 实现。通过将 Atlas 向量搜索与 LlamaIndex 集成，您可以使用 MongoDB 作为向量存储，检索语义相似的文档以增强 LLM 的知识。

该过程包括设置 Atlas 集群，将数据加载到 LlamaIndex 索引中，并使用 MongoDBAtlasVectorSearch 向量存储将向量嵌入存储在 MongoDB 中。然后，您可以使用 LlamaIndex 的 VectorIndexRetriever 运行语义搜索，并利用查询引擎根据检索到的文档生成上下文感知的响应。