MongoDB ベクトル検索 をHaystack と統合すると、 LM でカスタム アプリケーションを構築し、検索拡張生成 (RAG)（RAG）を実装できます。このチュートリアルでは、Haystack とMongoDB ベクトル検索 の使用を開始して、データに対してセマンティック検索を実行し、RAG実装を構築する方法を説明します。具体的には、次のアクションを実行します。
環境を設定します。
MongoDB ベクトル検索インデックスを作成します。
カスタム データをMongoDBに保存します。
MongoDB ベクトル検索を使用してデータの質問に答え、RAG を実装します。
このチュートリアルの実行可能なバージョンをPythonノートとして操作します。
バックグラウンド
Haystack は、LLM、埋め込みモデル、ベクトル検索を使用してカスタム アプリケーションを構築するためのフレームワークです。MongoDB ベクトル検索 をHaystack と統合することで、 MongoDB をベクトルデータベースとして使用し、 MongoDB ベクトル検索 を使用してセマンティックで類似したドキュメントを検索して RAG を実装できます。To learn more about RAG, see MongoDBによる検索拡張生成（RAG）。