引言
在现代信息检索中，结合大规模语言模型（LLM）的能力，可以显著提升信息检索和生成系统的性能。本文将探讨一种先进的检索技术：基于MongoDB与OpenAI的父文档检索（Parent-Document Retrieval）。这种技术通过将大文档拆分为中等大小的块，再进一步拆分为小块进行向量嵌入，从而实现更细粒度的搜索并提供更大的上下文，增强生成效果。
主要内容
父文档检索的原理
父文档检索是信息检索领域的一项创新技术，通过以下步骤实现：
- 文档拆分：将大文档拆分为中等大小的块，再进一步拆分为小块进行嵌入。
- 向量嵌入：为每个小块创建向量嵌入，在查询时生成查询的嵌入。
- 查询匹配：与小块嵌入进行比较，但实际传递给LLM用于生成的却是中等大小的块。此过程在实现更细粒度搜索的同时，保持较大的上下文信息。
环境设置
开始之前，需要配置环境变量：
export MONGO_URI=<your-mongo-uri> # 替换为你的MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key> # 替换为你的OpenAI API密钥
使用LangChain CLI
要开始使用此技术，需安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package mongo-parent-document-retrieval
如需将此包添加到现有项目中：
langchain app add mongo-parent-document-retrieval
并在server.py文件中添加：
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")
代码示例
假设你已经完成了环境配置，现在可以通过以下代码启动FastAPI应用：
langchain serve
在请求父文档检索时，可以使用以下示例代码：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/mongo-parent-document-retrieval")
常见问题和解决方案
-
问题：无法连接到MongoDB。
解决方案：检查
MONGO_URI是否正确设置。如果在某些地区受到网络限制，可能需要使用API代理服务。 -
问题：向量索引未正确创建。
解决方案：确保在MongoDB Atlas上正确配置了向量索引。详见本文中的MongoDB设置部分。
总结和进一步学习资源
通过父文档检索，结合MongoDB的高效数据存储与OpenAI的强大生成能力，我们可以搭建一个性能卓越的信息检索系统。对于想要深入了解这一技术的读者，推荐以下资源：
参考资料
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