LlamaIndex統合の使用を開始する

MongoDB ベクトル検索をLlamaIndexと統合して、 LMアプリケーションに検索拡張生成 (RAG)（RAG）を実装できます。このチュートリアルでは、 MongoDB ベクトル検索と LlamaIndex の使用を開始し、データの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。
カスタムデータをMongoDBに保存します。
データにMongoDB ベクトル検索インデックスを作成します。
次のベクトル検索クエリを実行します。
- セマンティック検索。
- メタデータの事前フィルタリングによるセマンティック検索。
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 エディタとして作業します。

バックグラウンド

LLMは、カスタムデータソースを LM に接続する方法を簡素化するために設計されたオープンソースフレームワークです。データコネクター、インデックス、クエリエンジンなどのいくつかのツールを提供し、 RAGアプリケーションのベクトル埋め込みをロードして準備するのに役立ちます。

By integrating MongoDB Vector Search with LlamaIndex, you can use MongoDB as a vector database and use MongoDB Vector Search to implement RAG by retrieving semantically similar documents from your data. To learn more about RAG, see Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MongoDB.

手順

埋め込みプロバイダー

ベクトル検索クエリの実行

MongoDB がインデックスをビルドするしたら、ノートブックに戻ってデータに対してベクトル検索クエリを実行する。次の例は、ベクトル化されたデータで実行できる様々なクエリを示しています。

This example performs a basic semantic search for the string MongoDB Atlas security and returns a list of documents ranked by relevance score. It also specifies the following:

セマンティック検索を実行するための検索バーとしてのMongoDB ベクトル検索。
最も関連性の高いドキュメントを 3 つのドキュメントのみを返すには、 similarity_top_kパラメーターを使用します。

retriever = vector_store_index.as_retriever(similarity_top_k=3)
nodes = retriever.retrieve("MongoDB acquisition")
for node in nodes:
    print(node)

Node ID: 479446ef-8a32-410d-a5e0-8650bd10d78d
Text: MongoDB  completed the redemption of 2026 Convertible Notes,
eliminating all debt from the balance sheet. Additionally, in
conjunction with the acquisition of Voyage, MongoDB  is announcing a
stock buyback program of $200 million, to offset the dilutive impact
of the acquisition consideration.
Score:  0.914
Node ID: 453137d9-8902-4fae-8d81-5f5d9b0836eb
Text: "Looking ahead, we remain incredibly excited about our long-term
growth opportunity. MongoDB  removes the constraints of legacy
databases, enabling businesses to innovate at AI speed with our
flexible document model and seamless scalability. Following the Voyage
AI acquisition, we combine real-time data, sophisticated embedding and
retrieval mod...
Score:  0.914
Node ID: f3c35db6-43e5-4da7-a297-d9b009b9d300
Text: Lombard Odier, a Swiss private bank, partnered with MongoDB  to
migrate and modernize its legacy banking technology systems on MongoDB
with generative AI. The initiative enabled the bank to migrate code
50-60 times quicker and move applications from a legacy relational
database to MongoDB  20 times faster than previous migrations.
Score:  0.912

You can pre-filter your data by using an MQL match expression that compares the indexed field with another value in your collection. You must index any metadata fields that you want to filter by as the filter type. To learn more, see How to Index Fields for Vector Search.

注意

このチュートリアルのインデックスを作成したときに、metadata.page_labelフィールドをフィルターとして指定しました。

This example performs a semantic search for the string MongoDB Atlas security and returns a list of documents ranked by relevance score. It also specifies the following:

セマンティック検索を実行するための検索バーとしてのMongoDB ベクトル検索。
最も関連性の高いドキュメントを 3 つのドキュメントのみを返すには、 similarity_top_kパラメーターを使用します。
MongoDB ベクトル検索が2 ページにのみ表示されるドキュメントを検索するための metadata.page_labelフィールドのフィルター。

# Specify metadata filters
metadata_filters = MetadataFilters(
   filters=[ExactMatchFilter(key="metadata.page_label", value="2")]
)
retriever = vector_store_index.as_retriever(similarity_top_k=3, filters=metadata_filters)
nodes = retriever.retrieve("MongoDB acquisition")
for node in nodes:
    print(node)

Node ID: 479446ef-8a32-410d-a5e0-8650bd10d78d
Text: MongoDB  completed the redemption of 2026 Convertible Notes,
eliminating all debt from the balance sheet. Additionally, in
conjunction with the acquisition of Voyage, MongoDB  is announcing a
stock buyback program of $200 million, to offset the dilutive impact
of the acquisition consideration.
Score:  0.914
Node ID: f3c35db6-43e5-4da7-a297-d9b009b9d300
Text: Lombard Odier, a Swiss private bank, partnered with MongoDB  to
migrate and modernize its legacy banking technology systems on MongoDB
with generative AI. The initiative enabled the bank to migrate code
50-60 times quicker and move applications from a legacy relational
database to MongoDB  20 times faster than previous migrations.
Score:  0.912
Node ID: 82a2a0c0-80b9-4a9e-a848-529b4ff8f301
Text: Fourth Quarter Fiscal 2025 and Recent Business Highlights
MongoDB  acquired Voyage AI, a pioneer in state-of-the-art embedding
and reranking models that power next-generation AI applications.
Integrating Voyage AI's technology with MongoDB  will enable
organizations to easily build trustworthy, AI-powered applications by
offering highly accurate...
Score:  0.911

データに関する質問に答えます

このセクションでは、 MongoDB ベクトル検索と LlamaIndex を使用してアプリケーションに RAG を実装する方法を説明します。ベクトル検索クエリを実行してセマンティックに類似したドキュメントを検索する方法を学習したので、次のコードを実行してMongoDB ベクトル検索を使用してドキュメントを検索し、LlamaIndex クエリエンジンを使用してそれらのドキュメントに基づいて質問に答えます。

この例では、次の処理を行います。

MongoDB ベクトル検索をベクトルインデックスレプリカ（ベクトルストアの特定のタイプのリゾルバ）としてインスタンス化します。これにはパラメーターが含まれているため、similarity_top_k MongoDB ベクトル検索5 は最も関連性の高いドキュメントのみを検索します。

データに関する質問に答えるために、 RetrieverQueryEngineクエリエンジンをインスタンス化します。プロンプトが表示されると、クエリエンジンは次のアクションを実行します。
- MongoDB ベクトル検索ドライバーとして使用して、プロンプトに基づいてセマンティック類似ドキュメントを検索します。
- 環境を設定するときに指定した LM を呼び出し、検索されたドキュメントに基づいてコンテキストを認識する応答を生成します。
Atlas のセキュリティ推奨事項に関するサンプルクエリを使用して LM をプロンプトします。
LLMの応答とコンテキストとして使用されたドキュメントを返します。生成される応答は異なる場合があります。

# Instantiate MongoDB Vector Search as a retriever
vector_store_retriever = VectorIndexRetriever(index=vector_store_index, similarity_top_k=5)
# Pass the retriever into the query engine
query_engine = RetrieverQueryEngine(retriever=vector_store_retriever)
# Prompt the LLM
response = query_engine.query("What was MongoDB's latest acquisition?")
print(response)
print("\nSource documents: ")
pprint.pprint(response.source_nodes)

MongoDB's latest acquisition was Voyage AI, a pioneer in embedding and reranking models for next-generation AI applications.
Source documents:
[NodeWithScore(node=TextNode(id_='82a2a0c0-80b9-4a9e-a848-529b4ff8f301', embedding=None, metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='2171a7d3-482c-4f83-beee-8c37e0ebc747', node_type='4', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='ef623ef7400aa6e120f821b455b2ddce99b94c57365e7552b676abaa3eb23640'), <NodeRelationship.PREVIOUS: '2'>: RelatedNodeInfo(node_id='8cfe6680-8dec-486e-92c5-89ac1733b6c8', node_type='1', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='b6c412af868c29d67a6b030f266cd0e680f4a578a34c209c1818ff9a366c9d44'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='479446ef-8a32-410d-a5e0-8650bd10d78d', node_type='1', metadata={}, hash='b805543bf0ef0efc25492098daa9bd9c037043fb7228fb0c3270de235e668341')}, metadata_template='{key}: {value}', metadata_separator='\n', text="Fourth Quarter Fiscal 2025 and Recent Business Highlights\nMongoDB  acquired Voyage AI, a pioneer in state-of-the-art embedding and reranking models that power next-generation\nAI applications. Integrating Voyage AI's technology with MongoDB  will enable organizations to easily build trustworthy,\nAI-powered applications by offering highly accurate and relevant information retrieval deeply integrated with operational\ndata.", mimetype='text/plain', start_char_idx=1678, end_char_idx=2101, metadata_seperator='\n', text_template='{metadata_str}\n\n{content}'), score=0.9279670119285583),
 NodeWithScore(node=TextNode(id_='453137d9-8902-4fae-8d81-5f5d9b0836eb', embedding=None, metadata={'page_label': '1', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='62b7cace-30c0-4687-9d87-e178547ae357', node_type='4', metadata={'page_label': '1', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='cb1dbd172c17e53682296ccc966ebdbb5605acb4fbf3872286e3a202c1d3650d'), <NodeRelationship.PREVIOUS: '2'>: RelatedNodeInfo(node_id='b6ae7c13-5bec-47f5-887f-835fc7bae374', node_type='1', metadata={'page_label': '1', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='a4835102686cdf03d1106946237d50031d00a0861eea892e38b928dd5e44e295'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='3d4034d3-bac5-4985-8926-9213f8a87318', node_type='1', metadata={}, hash='f103b351f2bda28ec3d2f1bb4f40d93ac1698ea5f7630a5297688a4caa419389')}, metadata_template='{key}: {value}', metadata_separator='\n', text='"Looking ahead, we remain incredibly excited about our long-term growth opportunity. MongoDB  removes the constraints of legacy databases,\nenabling businesses to innovate at AI speed with our flexible document model and seamless scalability. Following the Voyage AI acquisition, we\ncombine real-time data, sophisticated embedding and retrieval models and semantic search directly in the database, simplifying the development of\ntrustworthy AI-powered apps."', mimetype='text/plain', start_char_idx=1062, end_char_idx=1519, metadata_seperator='\n', text_template='{metadata_str}\n\n{content}'), score=0.921961784362793),
 NodeWithScore(node=TextNode(id_='85dd431c-2d4c-4336-ab39-e87a97b30c59', embedding=None, metadata={'page_label': '4', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='311532cc-f526-4fc3-adb6-49e76afdd580', node_type='4', metadata={'page_label': '4', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='37f0ad7fcb7f204226ea7c6c475360e2db55bb77447f1742a164efb9c1da5dc0'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='6175bcb6-9e2a-4196-85f7-0585bcbbdd3b', node_type='1', metadata={}, hash='0e92e55a50f8b6dbfe7bcaedb0ccc42345a185048efcd440e3ee1935875e7cbf')}, metadata_template='{key}: {value}', metadata_separator='\n', text="Headquartered in New York, MongoDB's mission is to empower innovators to create, transform, and disrupt industries with software and data.\nMongoDB's unified, intelligent data platform was built to power the next generation of applications, and MongoDB  is the most widely available, globally\ndistributed database on the market.", mimetype='text/plain', start_char_idx=0, end_char_idx=327, metadata_seperator='\n', text_template='{metadata_str}\n\n{content}'), score=0.9217028021812439),
 NodeWithScore(node=TextNode(id_='f3c35db6-43e5-4da7-a297-d9b009b9d300', embedding=None, metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='2171a7d3-482c-4f83-beee-8c37e0ebc747', node_type='4', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='ef623ef7400aa6e120f821b455b2ddce99b94c57365e7552b676abaa3eb23640'), <NodeRelationship.PREVIOUS: '2'>: RelatedNodeInfo(node_id='3008736c-29f0-4b41-ac0f-efdb469319b9', node_type='1', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='cd3647350e6d7fcd89e2303fe1995b8f91b633c5f33e14b3b4c18a16738ea86f'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='c9bef874-77ee-40bc-a1fe-ca42d1477cb3', node_type='1', metadata={}, hash='c7d7af8a1b43b587a9c47b27f57e7cb8bc35bd90390a078db21e3f5253ee7cc1')}, metadata_template='{key}: {value}', metadata_separator='\n', text='Lombard Odier, a Swiss private bank, partnered with MongoDB  to migrate and modernize its legacy banking technology\nsystems on MongoDB  with generative AI. The initiative enabled the bank to migrate code 50-60 times quicker and move\napplications from a legacy relational database to MongoDB  20 times faster than previous migrations.', mimetype='text/plain', start_char_idx=2618, end_char_idx=2951, metadata_seperator='\n', text_template='{metadata_str}\n\n{content}'), score=0.9197831153869629),
 NodeWithScore(node=TextNode(id_='479446ef-8a32-410d-a5e0-8650bd10d78d', embedding=None, metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='2171a7d3-482c-4f83-beee-8c37e0ebc747', node_type='4', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='ef623ef7400aa6e120f821b455b2ddce99b94c57365e7552b676abaa3eb23640'), <NodeRelationship.PREVIOUS: '2'>: RelatedNodeInfo(node_id='82a2a0c0-80b9-4a9e-a848-529b4ff8f301', node_type='1', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='688872b911c388c239669970f562d4014aaec4753903e75f4bdfcf1eb1daf5ab'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='3008736c-29f0-4b41-ac0f-efdb469319b9', node_type='1', metadata={}, hash='a854a9bf103e429ce78b45603df9e2341e5d0692aa95e544e6c82616be29b28e')}, metadata_template='{key}: {value}', metadata_separator='\n', text='MongoDB  completed the redemption of 2026 Convertible Notes, eliminating all debt from the balance sheet. Additionally, in\nconjunction with the acquisition of Voyage, MongoDB  is announcing a stock buyback program of $200 million, to offset the\ndilutive impact of the acquisition consideration.', mimetype='text/plain', start_char_idx=2102, end_char_idx=2396, metadata_seperator='\n', text_template='{metadata_str}\n\n{content}'), score=0.9183852672576904)]

この例では、次の処理を行います。

MongoDB ベクトル検索が2 ページに表示されるドキュメントのみを検索するように、metadata.page_labelフィールドにメタデータフィルターを定義します。
MongoDB ベクトル検索をベクトルインデックスレプリカ（ベクトルストアの特定のタイプのリゾルバ）としてインスタンス化します。定義したメタデータフィルターとパラメーターが含まれているため、similarity_top_k MongoDB ベクトル検索5 はページ 2 から最も関連性の高いドキュメントのみを検索します。

データに関する質問に答えるために、 RetrieverQueryEngineクエリエンジンをインスタンス化します。プロンプトが表示されると、クエリエンジンは次のアクションを実行します。
- MongoDB ベクトル検索ドライバーとして使用して、プロンプトに基づいてセマンティック類似ドキュメントを検索します。
- 環境を設定するときに指定した LM を呼び出し、検索されたドキュメントに基づいてコンテキストを認識する応答を生成します。
Atlas のセキュリティ推奨事項に関するサンプルクエリを使用して LM をプロンプトします。
LLMの応答とコンテキストとして使用されたドキュメントを返します。生成される応答は異なる場合があります。

# Specify metadata filters
metadata_filters = MetadataFilters(
   filters=[ExactMatchFilter(key="metadata.page_label", value="2")]
)
# Instantiate MongoDB Vector Search as a retriever
vector_store_retriever = VectorIndexRetriever(index=vector_store_index, filters=metadata_filters, similarity_top_k=5)
# Pass the retriever into the query engine
query_engine = RetrieverQueryEngine(retriever=vector_store_retriever)
# Prompt the LLM
response = query_engine.query("What was MongoDB's latest acquisition?")
print(response)
print("\nSource documents: ")
pprint.pprint(response.source_nodes)

MongoDB's latest acquisition was Voyage AI, a pioneer in embedding and reranking models that power next-generation AI applications.
Source documents:
[NodeWithScore(node=TextNode(id_='82a2a0c0-80b9-4a9e-a848-529b4ff8f301', embedding=None, metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='2171a7d3-482c-4f83-beee-8c37e0ebc747', node_type='4', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='ef623ef7400aa6e120f821b455b2ddce99b94c57365e7552b676abaa3eb23640'), <NodeRelationship.PREVIOUS: '2'>: RelatedNodeInfo(node_id='8cfe6680-8dec-486e-92c5-89ac1733b6c8', node_type='1', metadata={'page_label': '2', 'file_name': 'mongodb-earnings-report.pdf', 'file_path': 'data/mongodb-earnings-report.pdf', 'file_type': 'application/pdf', 'file_size': 150863, 'creation_date': '2025-05-28', 'last_modified_date': '2025-05-28'}, hash='b6c412af868c29d67a6b030f266cd0e680f4a578a34c209c1818ff9a366c9d44'), <NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='479446ef-8a32-410d-a5e0-8650bd10d78d', node_type='1', metadata={}, hash='b805543bf0ef0efc25492098daa9bd9c037043fb7228fb0c3270de235e668341')}, metadata_template='{key}: {value}', metadata_separator='\n', text="Fourth Quarter Fiscal 2025 and Recent Business Highlights\nMongoDB  acquired Voyage AI, a pioneer in state-of-the-art embedding and reranking models that power next-generation\nAI applications. Integrating Voyage AI's technology with MongoDB  will enable organizations to easily build trustworthy,\nAI-powered applications by offering highly accurate and relevant information retrieval deeply integrated with operational\ndata.", mimetype='text/plain', start_char_idx=1678, end_char_idx=2101, metadata_seperator='\n', text_template='{metadata_str}\n\n{content}'), score=0.9280173778533936),
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