通過MongoDB Atlas 實現(xiàn)語義搜索與 RAG——邁向AI的搜索機制

一、引言

        隨著大模型和語義搜索的迅速發(fā)展，如何高效管理和檢索大規(guī)模非結構化數(shù)據(jù)成為現(xiàn)代應用的重要課題。MongoDB Atlas 近年來推出了面向語義搜索的向量存儲和檢索功能，使開發(fā)者能夠在 Atlas 中輕松構建語義搜索和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）應用。本文將深入探討 MongoDB Atlas 的語義搜索功能、其向量檢索的實現(xiàn)原理，并結合 RAG 框架介紹其在實際場景中的應用潛力。

二、語義搜索與 MongoDB Atlas 的背景

        語義搜索是基于內容意義而非簡單關鍵詞匹配的搜索方式，在信息檢索領域具有廣泛應用。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的全文檢索無法實現(xiàn)語義級的理解和匹配。而 MongoDB Atlas 新推出的向量搜索功能，通過引入向量化語義數(shù)據(jù)存儲和檢索，使語義搜索和 RAG 在文檔數(shù)據(jù)庫中成為可能。

為什么需要語義搜索？

• 提高信息匹配精度：語義搜索基于內容的相似性，可跨越詞匯的表面差異。
• 支持自然語言處理：與大語言模型（如 GPT）集成，使得數(shù)據(jù)庫能夠直接支持生成式 AI 和問答系統(tǒng)等高級應用。
• RAG 模式的基礎：向量搜索為 RAG 提供了高效的檢索方式，以強化生成式模型的知識深度。

三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能

        MongoDB Atlas 的向量搜索通過將文本、圖像等內容向量化并存儲在數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)基于向量相似度的檢索。這種方式允許用戶在存儲文檔的同時存儲對應的向量表示，從而支持語義搜索。

1. 向量搜索的實現(xiàn)方式

        在 MongoDB Atlas 中，向量搜索的核心是將內容向量化并存儲到文檔的字段中，并通過余弦相似度或歐氏距離計算相似性。以下是其主要流程：

• 向量化數(shù)據(jù)：通常借助大模型（如 BERT、GPT）將文本或圖像轉換為高維向量。
• 索引管理：Atlas 提供對向量字段的索引，使得高維度數(shù)據(jù)的檢索效率顯著提升。
• 相似性計算：支持基于距離度量的相似性查詢，從而實現(xiàn)語義搜索。

        Atlas 的向量搜索適合以下幾類應用：

• 文本語義搜索：從大量文本中查找語義相似的內容。
• 多模態(tài)檢索：在圖像或文本等不同數(shù)據(jù)類型上實現(xiàn)跨模態(tài)的檢索。
• 個性化推薦：基于用戶行為向量化，為其推薦相似內容。

2. 典型操作示例

        在 MongoDB Atlas 中進行向量搜索，通常需要先向量化數(shù)據(jù)，然后在 MongoDB 中執(zhí)行語義查詢。以下是一個簡單的示例：

// 設定文檔格式，包含文本內容和對應的向量
db.collection.insertOne({
    content: "This is a sample document.",
    embedding: [0.23, 0.45, 0.78, ...]  // 向量化后的表示
});
// 執(zhí)行基于向量相似度的查詢
db.collection.aggregate([
    {
        $search: {
            "index": "default",
            "knnBeta": {
                "vector": [0.21, 0.47, 0.80, ...],
                "path": "embedding",
                "k": 5  // 返回與查詢向量最相似的5條記錄
            }
        }
    }
]);

四、RAG 在 MongoDB Atlas 的應用

1、RAG是什么

        RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合了信息檢索技術與語言生成模型的人工智能技術。它通過從外部知識庫中檢索相關信息，并將其作為提示（Prompt）輸入給大型語言模型（LLMs），以增強模型處理知識密集型任務的能力，如問答、文本摘要、內容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）團隊于2020年首次提出，并迅速成為大模型應用中的熱門方案。

        RAG 是近年來一種將生成式 AI 和檢索技術結合的框架，主要應用于知識問答、文檔總結等任務。RAG 模型通過檢索相關的背景信息作為生成模型的輸入，顯著提高了生成結果的準確性和可靠性。

        MongoDB Atlas 的向量搜索功能使 RAG 應用能夠直接在數(shù)據(jù)庫內實現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索，為生成式模型提供上下文。

2、RAG 的實現(xiàn)過程

在 RAG 框架中，通常有以下關鍵步驟：

• 內容向量化：利用向量化模型（如 BERT 或 Sentence Transformers）將文檔存儲為向量。
• 語義檢索：使用 MongoDB Atlas 的向量檢索功能查找與輸入查詢相似的內容。
• 生成結果：將檢索到的內容傳遞給生成模型（如 GPT）進行答案生成或內容總結。

3、RAG 的實際應用場景

        MongoDB Atlas 結合 RAG 可以支持多種實際應用，如下所示：

• 智能客服：將客戶常見問題和答案向量化存儲在 MongoDB Atlas 中，當客戶提出問題時，RAG 模型可以先檢索相關答案，然后由生成式模型生成個性化回應。
• 企業(yè)知識管理：公司內部知識庫往往包含大量復雜文檔。通過 RAG，可以實現(xiàn)對知識庫的語義化檢索，提供更智能的知識問答。
• 內容生成和推薦：在電商和媒體行業(yè)，可以根據(jù)用戶興趣向量推薦相關產(chǎn)品或文章，提供個性化內容。

4、實現(xiàn) RAG 的簡要流程

        下面是一個簡單的 RAG 框架實現(xiàn)流程：

        假設我們有一個文檔數(shù)據(jù)庫，其中每個文檔都經(jīng)過向量化處理，并且我們使用 MongoDB Atlas 的向量搜索來進行相似文檔檢索。然后將檢索到的結果作為上下文傳遞給生成式 AI 模型以生成答案。

        我們將詳細分解以下幾步：

• 將用戶查詢向量化。
• 在 MongoDB Atlas 中根據(jù)向量搜索匹配最相似的文檔。
• 將這些相似文檔合并成上下文。
• 傳遞上下文和用戶查詢給生成式模型生成答案。
• 返回答案。

        由于涉及到文本向量化的相關知識和與大模型交互的知識，這里不多贅述。假設已經(jīng)有一個函數(shù) vectorize(query) 將文本向量化，并且有一個函數(shù) generate_answer_with_ai_model(query, context) 使用生成式模型生成答案。

// 引入 MongoDB Atlas 連接庫
const { MongoClient } = require("mongodb");
// 假設 MongoDB Atlas 的連接信息
const uri = "YOUR_MONGODB_ATLAS_CONNECTION_STRING";
const client = new MongoClient(uri);
// 假設數(shù)據(jù)庫和集合的名稱
const dbName = "knowledgeBase";
const collectionName = "documents";
// 1. 定義向量化和生成模型函數(shù)（假設已經(jīng)定義好或導入）
async function vectorize(query) {
    // 調用向量化模型 API，例如 Hugging Face 模型或自定義 BERT 模型
    // 返回查詢的向量表示
}
async function generate_answer_with_ai_model(query, context) {
    // 調用生成式 AI 模型（例如 OpenAI 的 GPT 模型或自建模型）
    // 使用 query 和 context 生成最終答案
}
// 2. 主 RAG 實現(xiàn)函數(shù)
async function retrieve_and_generate_answer(userQuery) {
    try {
        // 連接 MongoDB Atlas
        await client.connect();
        const db = client.db(dbName);
        const collection = db.collection(collectionName);
        // 1. 將用戶查詢向量化
        const queryVector = await vectorize(userQuery);
        // 2. 在 MongoDB Atlas 中進行向量相似度搜索
        const k = 5;  // 設置希望檢索的相似文檔數(shù)量
        const results = await collection.aggregate([
            {
                $search: {
                    "index": "default",
                    "knnBeta": {
                        "vector": queryVector,
                        "path": "embedding",
                        "k": k  // 返回最相似的 k 個文檔
                    }
                }
            },
            {
                $project: {
                    content: 1,
                    _id: 0,  // 僅保留內容字段
                    score: { $meta: "searchScore" }  // 選擇性：記錄相似度得分
                }
            }
        ]).toArray();
        // 3. 整理上下文，將相似文檔內容合并為完整上下文
        let context = results.map(doc => doc.content).join(" ");
        console.log("檢索到的上下文內容: ", context);
        // 4. 傳遞上下文和用戶查詢給生成式 AI 模型生成答案
        const answer = await generate_answer_with_ai_model(userQuery, context);
        // 5. 返回生成的答案
        return answer;
    } finally {
        // 關閉 MongoDB Atlas 連接
        await client.close();
    }
}
// 示例：用戶輸入的問題
const userQuery = "What are the best practices for managing microservices?";
// 調用 RAG 實現(xiàn)函數(shù)
retrieve_and_generate_answer(userQuery)
    .then(answer => console.log("生成的答案: ", answer))
    .catch(err => console.error("出現(xiàn)錯誤: ", err));

五、語義搜索與傳統(tǒng)搜索方式的對比

        語義搜索和傳統(tǒng)關鍵詞搜索在實現(xiàn)原理和應用效果上有顯著區(qū)別：

        語義搜索可以更好地理解用戶的意圖，尤其適用于開放性查詢和需要語義理解的場景。而傳統(tǒng)搜索依賴于精確的關鍵詞匹配，對自然語言理解有限。

六、總結

        MongoDB Atlas 的向量搜索功能為語義搜索和 RAG 提供了一個高效的數(shù)據(jù)庫管理平臺。在這個全新的應用場景下，Atlas 的向量檢索能力支持開發(fā)者實現(xiàn)高效的知識檢索和增強型生成應用，使其在智能客服、知識問答、個性化推薦等場景中大放異彩。結合生成式模型的 RAG 應用，MongoDB Atlas 提供了從數(shù)據(jù)存儲到智能生成的完整解決方案，展現(xiàn)出其在現(xiàn)代應用中的巨大潛力。希望本文能夠幫助大家更好地理解 MongoDB Atlas 的語義搜索功能和 RAG 的實際應用。

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        MongoDB Atlas官網(wǎng)：MongoDB：開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺 | MongoDB

        MongoDB Atlas Vector Search：MongoDB Atlas Vector Search | MongoDB

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