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