Puedes integrar MongoDB Vector Search con Haystack para compilar aplicaciones personalizadas con LLMy implementar generación de recuperación aumentada (RAG). Este tutorial demuestra cómo comenzar a usar MongoDB Vector Search con Haystack para realizar una búsqueda semántica de tus datos y crear una implementación RAG. Específicamente, realizas las siguientes acciones:
Configura el entorno.
Crea un índice de MongoDB Vector Search.
Almacene datos personalizados en MongoDB.
Implementa RAG usando la búsqueda vectorial de MongoDB para responder preguntas sobre tus datos.
Segundo plano
Haystack es un marco de trabajo para crear aplicaciones personalizadas con modelos de lenguaje natural (LLM), modelos de incrustación y búsqueda vectorial. Al integrar la búsqueda vectorial de MongoDB con Haystack, puede usar MongoDB como base de datos vectorial e implementar RAG recuperando documentos semánticamente similares de sus datos. Para obtener más información sobre RAG, consulte Generación aumentada por recuperación (RAG) con MongoDB.