AI 에이전트의 경우: 문서 인덱스는 https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/llms.txt에서 사용할 수 있으며, 모든 페이지의 마크다운 버전은 어떤 URL 경로에 .md를 추가하여 사용할 수 있습니다.
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LlamaIndex 통합 시작하기

MongoDB Vector Search를 LlamaIndex 와 통합하여 LLM 애플리케이션에서 검색 증대 생성(RAG)을 구현할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 LlamaIndex와 함께 MongoDB Vector Search를 사용하여 데이터에서 시맨틱 검색 수행하고 RAG 구현 빌드 방법을 보여 줍니다. 구체적으로 다음 조치를 수행합니다.

  1. 환경을 설정합니다.

  2. 사용자 지정 데이터를 MongoDB 에 저장합니다.

  3. 데이터에 MongoDB Vector Search 인덱스 생성합니다.

  4. 다음 벡터 검색 쿼리를 실행합니다.

    • 시맨틱 검색.

    • 메타데이터 사전 필터링을 통한 시맨틱 검색.

  5. MongoDB Vector Search를 사용하여 데이터에 대한 질문에 답변 RAG 를 구현합니다.

배경

LlamaIndex는 사용자 지정 데이터 소스를 LLM에 연결하는 방법을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. RAG 애플리케이션에 대한 벡터 임베딩을 로드하고 준비하는 데 도움이 되는 데이터 커넥터, 인덱스 및 쿼리 엔진과 같은 여러 도구를 제공합니다.

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.

절차

Vector Search 쿼리 실행

MongoDB가 인덱스를 빌드한 후 노트북으로 돌아가 데이터에 대해 벡터 검색 쿼리를 실행합니다. 다음 예시는 벡터화된 데이터에서 실행할 수 있는 다양한 쿼리를 보여 줍니다.

데이터에 대한 질문에 답변

이 섹션에서는 MongoDB Vector Search 및 LlamaIndex를 사용하여 애플리케이션에서 RAG 를 구현 방법을 설명합니다. 이제 벡터 검색 쿼리를 실행하여 의미적으로 유사한 문서를 조회하는 방법을 알아보았으니, MongoDB Vector Search를 사용하여 문서를 조회하고 LlamaIndex 쿼리 엔진 를 사용하여 해당 문서를 기반으로 질문에 답변하는 코드를 실행하세요.

이 예제는 다음을 수행합니다:

  • RetrieverQueryEngine 쿼리 엔진을 인스턴스화하여 데이터에 대한 질문에 답변합니다. 메시지가 표시되면 쿼리 엔진은 다음 조치를 수행합니다.

    • MongoDB Vector Search를 리트리버로 사용하여 프롬프트에 따라 의미적으로 유사한 문서를 쿼리 .

    • 조회된 문서를 기반으로 컨텍스트 인식 응답을 생성하기 위해 환경 설정할 때 지정한 LLM을 호출합니다.

  • LLM에 Atlas 보안 권장 사항에 대한 샘플 쿼리를 제공합니다.

  • LLM 의 응답과 컨텍스트로 사용되는 문서를 반환합니다. 생성된 응답은 다를 수 있습니다.

# 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),
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다음 단계

데이터 커넥터, 인덱스 및 쿼리 엔진을 포함하여 RAG 애플리케이션을 위한 LlamaIndex의 전체 도구 라이브러리를 탐색하려면 LlamaHub를 참조하세요.

이 튜토리얼의 애플리케이션 확장하여 주고받는 대화를 나누려면 채팅 엔진을 참조하세요.

MongoDB는 다음과 같은 개발자 리소스도 제공합니다.

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