Einfache semantische Suche mit LangChain und MongoDB

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🌐 Ermöglichen einer semantischen Suche auf Benutzerdaten: Ein umfassender Leitfaden

Einleitung

Die Möglichkeit, eine semantische Suche auf benutzerspezifischen Daten zu ermöglichen, ist ein mehrstufiger Prozess. Es umfasst das Laden, Transformieren, Einbetten und Speichern von Daten, bevor sie abgefragt werden können. Dieser umfassende Leitfaden wird Schritt für Schritt durchgeführt, wobei MongoDB Atlas als unser Vektorspeicher und die AT&T Wikipedia-Seite als unsere Datenquelle verwendet werden.

1. Vorstellung von Lang Chain

Lang Chain ist ein Team, das sich zum Ziel gesetzt hat, eine Reihe von Dienstprogrammen bereitzustellen, um diesen Prozess wesentlich zu vereinfachen. In diesem Tutorial werden wir jede dieser Phasen durchgehen und Libraries von Lang Chain verwenden, um unsere Vektoren zu laden, zu transformieren, einzubetten und zu speichern.

2. Vorbereitung und Setup

Bevor wir beginnen, benötigen Sie ein kostenloses MongoDB Atlas-Konto und einen OpenAI API-Schlüssel. Heute werden wir Python verwenden, aber dies kann auch mit JavaScript und Node.js erreicht werden.

3. Clonen des Repositories

Zunächst werden wir ein Repository klonen, das bereits den Code für uns geschrieben hat.

4. Konfiguration

Nach dem Klonen des Repositories müssen wir unsere OpenAI API-Schlüssel und unsere MongoDB-Verbindungszeichenfolge in den entsprechenden Stellen hinzufügen.

5. Erste Schritte mit der Datenvektorisierung

Jetzt sind wir bereit, unsere Daten zu vektorisieren. Wir werden es laden, transformieren, einbetten und speichern.

6. Laden der Daten

Wir verwenden den Webbase-Loader von Lang Chain und weisen ihn auf die AT&T Wikipedia-Seite hin.

7. Transformieren der Daten

Wir verwenden den empfohlenen rekursiven Zeichentext-Splitter von Lang Chain, um unsere Daten in kleinere Abschnitte zu teilen.

8. Einbetten der Daten

Das Einbetten ist der Prozess, durch den wir Vektorrepräsentationen der Daten erstellen. Hier verwenden wir die beliebten OpenAI-Einbettungen.

9. Speichern der Vektoren und Daten

Wir werden die Vektoren und Daten in einer Datenbank speichern. MongoDB eignet sich perfekt für die Speicherung von Vektor-Einbettungen.

10. Erstellen eines Suchindex

Um unsere Daten mit einer Vektorsuche abfragen zu können, müssen wir einen Suchindex auf unserem Vektor-Einbettungsfeld einrichten.

11. Durchführen einer Vektorsuche

Mit dem CLI-basierten Abfrageskript können wir unsere Daten nun abfragen und relevante Ergebnisse erhalten.

Der umfassende Prozess der semantischen Suche

Die semantische Suche auf benutzerspezifischen Daten ermöglicht eine präzise und effiziente Suche nach relevanten Informationen. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte, die sorgfältig durchgeführt werden müssen, um genaue und nützliche Ergebnisse zu erzielen.

1. Vorstellung von Lang Chain und dessen Rolle

Lang Chain ist ein innovatives Team, das sich auf die Vereinfachung von Prozessen rund um die semantische Suche spezialisiert hat. Ihre Tools und Bibliotheken sind darauf ausgelegt, Daten zu laden, zu transformieren, einzubetten und zu speichern, um eine effektive Suche zu ermöglichen.

2. Schritt-für-Schritt-Anleitung zur semantischen Suche

2.1. Einrichtung der Arbeitsumgebung

Bevor wir beginnen, ist es wichtig, die erforderlichen Konten und Tools einzurichten. Dazu gehören ein MongoDB Atlas-Konto und ein OpenAI API-Schlüssel.

2.2. Clonen des Lang Chain-Repositorys

Lang Chain bietet ein Repository mit vorgefertigtem Code, der uns den Einstieg erleichtert. Wir werden dieses Repository clonen und für unsere Zwecke konfigurieren.

2.3. Konfiguration von MongoDB und OpenAI

In den Konfigurationsdateien müssen wir unsere MongoDB-Verbindungszeichenfolge und unseren OpenAI API-Schlüssel einfügen. Diese sind entscheidend für den Zugriff auf die Daten und die Einbettung der Informationen.

2.4. Laden der Daten von der AT&T Wikipedia-Seite

Lang Chain bietet einen Webbase-Loader, mit dem wir Daten von verschiedenen Quellen, einschließlich der AT&T Wikipedia-Seite, laden können. Dieser Schritt ist entscheidend für den Beginn des Prozesses.

2.5. Transformieren der Daten für die semantische Suche

Die Daten müssen in kleinere Abschnitte unterteilt werden, um relevante Teile basierend auf Suchanfragen leicht finden zu können. Hier verwenden wir den empfohlenen rekursiven Zeichentext-Splitter von Lang Chain.

2.6. Einbetten der Daten für die semantische Suche

Einbetten ist der Prozess, bei dem wir die Daten in vektorisierte Form umwandeln. Für dieses Tutorial verwenden wir die OpenAI-Einbettungen, die eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten bieten.

2.7. Speichern der Vektoren in MongoDB Atlas

Für die Speicherung der vektorisierten Daten ist MongoDB Atlas ideal geeignet. Lang Chain bietet ein Modul, das uns die Arbeit erleichtert, indem es die Verbindung und das Speichern der Vektoren übernimmt.

2.8. Erstellen eines Suchindexes für die Vektorsuche

Um effektiv nach den gespeicherten Daten suchen zu können, müssen wir einen Suchindex auf den Vektoren erstellen. Dieser Schritt ist entscheidend für die Effizienz und Genauigkeit der semantischen Suche.

2.9. Durchführen einer semantischen Suche mit MongoDB Atlas

Mit dem eingerichteten Suchindex können wir nun Suchanfragen durchführen und relevante Ergebnisse erhalten. Dieser Schritt demonstriert die praktische Anwendung der semantischen Suche auf benutzerspezifische Daten.

Vor- und Nachteile der semantischen Suche auf Benutzerdaten

Vorteile

• Präzise und relevante Suchergebnisse
• Effiz