如何使用MongoDB Atlas实现高效的矢量搜索与缓存

用户026700199494
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引言

在现代应用程序中，数据的快速检索和智能缓存是提高运行效率的关键因素。MongoDB Atlas作为一个全面管理的云数据库，正逐渐成为开发者的首选。本文将深入探讨如何使用MongoDB Atlas的原生矢量搜索功能，以及如何结合langchain-mongodb库实现高效的LLM缓存。

主要内容

安装与设置

在开始之前，确保已经安装了langchain-mongodb Python包：

pip install langchain-mongodb

此包为我们提供了MongoDB Atlas的矢量搜索及缓存功能，适用于AWS、Azure和GCP上的MongoDB Atlas服务。

矢量搜索

MongoDB Atlas现在支持原生的矢量搜索功能。这个功能使得在文档数据上进行相似性搜索变得更加高效。例如，使用MongoDBAtlasVectorSearch类可以方便地实现矢量搜索。

LLM缓存

LangChain库提供了两种不同的缓存策略：简单缓存和语义缓存。下面将详细介绍如何设置和使用这两种缓存。

MongoDB简单缓存

简单缓存不需要在生成之前为集合创建索引。以下是设置简单缓存的基本方法：

from langchain_mongodb.cache import MongoDBCache
from langchain_core.globals import set_llm_cache

# 模拟的嵌入提供者
from tests.integration_tests.vectorstores.fake_embeddings import FakeEmbeddings

mongodb_atlas_uri = "<YOUR_CONNECTION_STRING>" # 使用API代理服务提高访问稳定性
COLLECTION_NAME = "<YOUR_CACHE_COLLECTION_NAME>"
DATABASE_NAME = "<YOUR_DATABASE_NAME>"

set_llm_cache(MongoDBCache(
    connection_string=mongodb_atlas_uri,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    database_name=DATABASE_NAME,
))

MongoDB语义缓存

语义缓存是通过计算用户输入和之前缓存结果之间的语义相似度来检索缓存提示。需要提前定义Atlas Vector Search Index。

from langchain_mongodb.cache import MongoDBAtlasSemanticCache
from langchain_core.globals import set_llm_cache

# 模拟的嵌入提供者
from tests.integration_tests.vectorstores.fake_embeddings import FakeEmbeddings

mongodb_atlas_uri = "<YOUR_CONNECTION_STRING>" # 使用API代理服务提高访问稳定性
COLLECTION_NAME = "<YOUR_CACHE_COLLECTION_NAME>"
DATABASE_NAME = "<YOUR_DATABASE_NAME>"

set_llm_cache(MongoDBAtlasSemanticCache(
    embedding=FakeEmbeddings(),
    connection_string=mongodb_atlas_uri,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    database_name=DATABASE_NAME,
))

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于一些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以确保MongoDB Atlas的访问稳定性。

  2. 索引设置：在使用语义缓存时，确保已经在MongoDB Atlas中定义了矢量搜索索引，否则可能导致功能不可用。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何在MongoDB Atlas上实现高效的矢量搜索和智能缓存。为了深入学习MongoDB Atlas的更多功能，可以访问以下资源：

参考资料

  1. MongoDB Atlas官方文档
  2. LangChain官方库文档

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