通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG—

通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制

一、引言

二、语义搜索与 MongoDB Atlas 的背景

三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能

1. 向量搜索的实现方式

2. 典型操作示例

四、RAG 在 MongoDB Atlas 的应用

1、RAG是什么

2、RAG 的实现过程

3、RAG 的实际应用场景

4、实现 RAG 的示例流程

五、语义搜索与传统搜索方式的对比

六、总结

作者：watermelo37

涉及领域：Vue、SpingBoot、Docker、LLM、python等

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温柔地对待温柔的人，包容的三观就是最大的温柔。

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通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制

一、引言

随着大模型和语义搜索的迅速发展，如何高效管理和检索大规模非结构化数据成为现代应用的重要课题。MongoDB Atlas 近年来推出了面向语义搜索的向量存储和检索功能，使开发者能够在 Atlas 中轻松构建语义搜索和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。本文将深入探讨 MongoDB Atlas 的语义搜索功能、其向量检索的实现原理，并结合 RAG 框架介绍其在实际场景中的应用潜力。

二、语义搜索与 MongoDB Atlas 的背景

语义搜索是基于内容意义而非简单关键词匹配的搜索方式，在信息检索领域具有广泛应用。然而，传统数据库中的全文检索无法实现语义级的理解和匹配。而 MongoDB Atlas 新推出的向量搜索功能，通过引入向量化语义数据存储和检索，使语义搜索和 RAG 在文档数据库中成为可能。

为什么需要语义搜索？

提高信息匹配精度：语义搜索基于内容的相似性，可跨越词汇的表面差异。
支持自然语言处理：与大语言模型（如 GPT）集成，使得数据库能够直接支持生成式 AI 和问答系统等高级应用。
RAG 模式的基础：向量搜索为 RAG 提供了高效的检索方式，以强化生成式模型的知识深度。

三、MongoDB Atlas 的向量搜索功能

MongoDB Atlas 的向量搜索通过将文本、图像等内容向量化并存储在数据库中，实现基于向量相似度的检索。这种方式允许用户在存储文档的同时存储对应的向量表示，从而支持语义搜索。

1. 向量搜索的实现方式

在 MongoDB Atlas 中，向量搜索的核心是将内容向量化并存储到文档的字段中，并通过余弦相似度或欧氏距离计算相似性。以下是其主要流程：

向量化数据：通常借助大模型（如 BERT、GPT）将文本或图像转换为高维向量。
索引管理：Atlas 提供对向量字段的索引，使得高维度数据的检索效率显著提升。
相似性计算：支持基于距离度量的相似性查询，从而实现语义搜索。

Atlas 的向量搜索适合以下几类应用：

文本语义搜索：从大量文本中查找语义相似的内容。
多模态检索：在图像或文本等不同数据类型上实现跨模态的检索。
个性化推荐：基于用户行为向量化，为其推荐相似内容。

2. 典型操作示例

在 MongoDB Atlas 中进行向量搜索，通常需要先向量化数据，然后在 MongoDB 中执行语义查询。以下是一个简单的示例：

// 设定文档格式，包含文本内容和对应的向量
db.collection.insertOne({
    content: "This is a sample document.",
    embedding: [0.23, 0.45, 0.78, ...]  // 向量化后的表示
});

// 执行基于向量相似度的查询
db.collection.aggregate([
    {
        $search: {
            "index": "default",
            "knnBeta": {
                "vector": [0.21, 0.47, 0.80, ...],
                "path": "embedding",
                "k": 5  // 返回与查询向量最相似的5条记录
            }
        }
    }
]);

四、RAG 在 MongoDB Atlas 的应用

1、RAG是什么

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。

RAG 是近年来一种将生成式 AI 和检索技术结合的框架，主要应用于知识问答、文档总结等任务。RAG 模型通过检索相关的背景信息作为生成模型的输入，显著提高了生成结果的准确性和可靠性。

MongoDB Atlas 的向量搜索功能使 RAG 应用能够直接在数据库内实现数据检索，为生成式模型提供上下文。

2、RAG 的实现过程

在 RAG 框架中，通常有以下关键步骤：

内容向量化：利用向量化模型（如 BERT 或 Sentence Transformers）将文档存储为向量。
语义检索：使用 MongoDB Atlas 的向量检索功能查找与输入查询相似的内容。
生成结果：将检索到的内容传递给生成模型（如 GPT）进行答案生成或内容总结。

3、RAG 的实际应用场景

MongoDB Atlas 结合 RAG 可以支持多种实际应用，如下所示：

智能客服：将客户常见问题和答案向量化存储在 MongoDB Atlas 中，当客户提出问题时，RAG 模型可以先检索相关答案，然后由生成式模型生成个性化回应。
企业知识管理：公司内部知识库往往包含大量复杂文档。通过 RAG，可以实现对知识库的语义化检索，提供更智能的知识问答。
内容生成和推荐：在电商和媒体行业，可以根据用户兴趣向量推荐相关产品或文章，提供个性化内容。

4、实现 RAG 的简要流程

下面是一个简单的 RAG 框架实现流程：

假设我们有一个文档数据库，其中每个文档都经过向量化处理，并且我们使用 MongoDB Atlas 的向量搜索来进行相似文档检索。然后将检索到的结果作为上下文传递给生成式 AI 模型以生成答案。

我们将详细分解以下几步：

将用户查询向量化。
在 MongoDB Atlas 中根据向量搜索匹配最相似的文档。
将这些相似文档合并成上下文。
传递上下文和用户查询给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关知识和与大模型交互的知识，这里不多赘述。假设已经有一个函数 vectorize(query) 将文本向量化，并且有一个函数 generate_answer_with_ai_model(query, context) 使用生成式模型生成答案。

// 引入 MongoDB Atlas 连接库
const { MongoClient } = require("mongodb");

// 假设 MongoDB Atlas 的连接信息
const uri = "YOUR_MONGODB_ATLAS_CONNECTION_STRING";
const client = new MongoClient(uri);

// 假设数据库和集合的名称
const dbName = "knowledgeBase";
const collectionName = "documents";

// 1. 定义向量化和生成模型函数（假设已经定义好或导入）
async function vectorize(query) {
    // 调用向量化模型 API，例如 Hugging Face 模型或自定义 BERT 模型
    // 返回查询的向量表示
}

async function generate_answer_with_ai_model(query, context) {
    // 调用生成式 AI 模型（例如 OpenAI 的 GPT 模型或自建模型）
    // 使用 query 和 context 生成最终答案
}

// 2. 主 RAG 实现函数
async function retrieve_and_generate_answer(userQuery) {
    try {
        // 连接 MongoDB Atlas
        await client.connect();
        const db = client.db(dbName);
        const collection = db.collection(collectionName);

        // 1. 将用户查询向量化
        const queryVector = await vectorize(userQuery);

        // 2. 在 MongoDB Atlas 中进行向量相似度搜索
        const k = 5;  // 设置希望检索的相似文档数量
        const results = await collection.aggregate([
            {
                $search: {
                    "index": "default",
                    "knnBeta": {
                        "vector": queryVector,
                        "path": "embedding",
                        "k": k  // 返回最相似的 k 个文档
                    }
                }
            },
            {
                $project: {
                    content: 1,
                    _id: 0,  // 仅保留内容字段
                    score: { $meta: "searchScore" }  // 选择性：记录相似度得分
                }
            }
        ]).toArray();

        // 3. 整理上下文，将相似文档内容合并为完整上下文
        let context = results.map(doc => doc.content).join(" ");
        console.log("检索到的上下文内容: ", context);

        // 4. 传递上下文和用户查询给生成式 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 {
        // 关闭 MongoDB Atlas 连接
        await client.close();
    }
}

// 示例：用户输入的问题
const userQuery = "What are the best practices for managing microservices?";

// 调用 RAG 实现函数
retrieve_and_generate_answer(userQuery)
    .then(answer => console.log("生成的答案: ", answer))
    .catch(err => console.error("出现错误: ", err));

五、语义搜索与传统搜索方式的对比

语义搜索和传统关键词搜索在实现原理和应用效果上有显著区别：

特点	传统关键词搜索	语义搜索
匹配方式	基于字符串或关键词匹配	基于语义相似性
搜索结果	精确匹配，常出现遗漏或误报	相似内容匹配，结果更具相关性
处理数据类型	结构化文本	非结构化数据（如图像、文本等）
计算需求	计算成本低	高维向量计算，资源需求较高
应用场景	基本信息检索	智能客服、推荐系统、知识问答等

语义搜索可以更好地理解用户的意图，尤其适用于开放性查询和需要语义理解的场景。而传统搜索依赖于精确的关键词匹配，对自然语言理解有限。

六、总结

MongoDB Atlas 的向量搜索功能为语义搜索和 RAG 提供了一个高效的数据库管理平台。在这个全新的应用场景下，Atlas 的向量检索能力支持开发者实现高效的知识检索和增强型生成应用，使其在智能客服、知识问答、个性化推荐等场景中大放异彩。结合生成式模型的 RAG 应用，MongoDB Atlas 提供了从数据存储到智能生成的完整解决方案，展现出其在现代应用中的巨大潜力。希望本文能够帮助大家更好地理解 MongoDB Atlas 的语义搜索功能和 RAG 的实际应用。

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