Experimente rapidamente o MongoDB Vector Search no MongoDB Search Playground usando um chatbot RAG que responde a perguntas sobre seus dados com o Vector Search. O Construtor de demonstração do chatbot no MongoDB Search Playground permite que você use seus próprios dados, experimente diferentes estratégias de agrupamento, gere incorporações usando modelos de incorporação do Voyage AI e faça perguntas sobre os dados sem uma conta, cluster ou coleção do Atlas. Você também pode compartilhar um link para uma captura de imagem do seu MongoDB Search Playground com outras pessoas.
Estágios usados
O Chatbot Demo Builder utiliza duas fases do pipeline de agregação, $vectorSearch e $project.
Considerações
Este é um chatbot de IA generativa. Todas as informações devem ser verificadas antes do uso. Não carregue dados confidenciais. O MongoDB registra os dados da sua carga de trabalho para monitorar a integridade do sistema e ajudar a solucionar quaisquer problemas no Chatbot Demo Builder.
Limitações do Chatbot Demo Builder
O Chatbot Demo Builder processa o arquivo PDF importado ou o texto copiado e colado como uma única fonte de conhecimento. Não é possível definir ou combinar coleções de dados separadas dentro do construtor.
O Chatbot Demo Builder utiliza um índice de pesquisa vetorial pré-configurado que não é editável. A query é gerada com base nas configurações de recuperação especificadas e não pode ser editada diretamente usando o editor de código.
O ambiente do Chatbot Demo Builder não persiste. Para salvar um ambiente, use o botão Share para gerar um snapshot de URL que persiste por 30 dias.
O Chatbot Demo Builder só suporta incorporações baseadas em texto. Se seu arquivo PDF contiver imagens, o chatbot não conseguirá processar ou responder a perguntas sobre o conteúdo dessas imagens.
O Chatbot Demo Builder tem as seguintes limitações de dados:
Não é possível importar arquivos maiores que 100 MB.
A contagem total de caracteres não pode exceder 100.000 caracteres.
Você não pode trazer suas próprias incorporações de vetor ou credenciais de API para soluções de incorporação.
Teste o Chatbot Demo Builder
Acesse o Chatbot Demo Builder.
Navegue até Construtor de demonstração do chatbot.
Selecione sua fonte de dados.
O Chatbot Demo Builder oferece três opções de fonte de dados.
Upload PDF | Envie um arquivo PDF do seu dispositivo local com um tamanho máximo de 100 MB. Se a contagem de caracteres exceder 100.000, você deve usar apenas os primeiros 100.000 caracteres ou carregar um arquivo com menos caracteres. Você pode pré-visualizar o texto com SEE TEXT. |
Copy & Paste Text | Copie e cole texto de até 100.000 caracteres. Se a contagem de caracteres exceder 100.000, use apenas os primeiros 100.000 caracteres ou reduza o tamanho do texto. |
Sample Data | Use dados de amostra fornecidos pelo MongoDB, que é um PDF sobre um parque fictício. |
O Chatbot Demo Builder é uma demonstração pública. Não carregue dados confidenciais.
Configurar o processamento de dados.
Personalize suas configurações de fragmentação e modelo de incorporação.
Chunking strategy | Escolha entre Recursive Chunking (opção padrão) ou Fixed Token Count with Overlap. |
Chunk size | Defina o número de tokens por parte. O número de tokens deve ser pelo menos o dobro da quantidade de sobreposição de partes.
|
Chunk overlap | Especifique o tamanho da sobreposição de tokens entre partes adjacentes. O tamanho da sobreposição deve ser no máximo metade do tamanho da parte.
|
Embedding model | Selecione um dos seguintes modelos de incorporação:
|
Para modificar essas opções após criar as incorporações, utilize o painel lateral DATA SETTINGS. Alterar as configurações apaga o histórico de bate-papo anterior.
Faça perguntas sobre seus dados e edite as configurações de recuperação.
Cada par de perguntas e respostas é independente, ou seja, não depende de interações anteriores. Quando você seleciona Share, o playground salva suas configurações de dados e as configurações de recuperação. O histórico de perguntas e respostas não é salvo nem pode ser compartilhado.
Para cada pergunta que você fizer, o Chatbot Demo Builder exibirá as seguintes configurações:
Configuração ou saída | Localização na página | Descrição |
|---|---|---|
Search Query | Link na caixa do chat com resposta | Visualize a sintaxe de consulta do MongoDB Vector Search . |
[number] DOCUMENTS | Link na caixa do chat com resposta | Visualize os documentos recuperados a partir da execução da query de pesquisa e como os resultados são avaliados. |
Data to Evaluate (numCandidates) | Painel direito | Ajuste o número de correspondências potenciais que o sistema revisa para selecionar o melhor resultado. Para realizar uma pesquisa exaustiva em todas as incorporações vetoriais indexadas, marque a caixa de seleção Evaluate all [number] documents (ENN). Isso pode impactar a latência da query. |
Data to Retrieve (limit) | Painel direito | Ajuste o número de documentos (partes) retornados. |
Data Source | Bottom panel tab | Visualize seus dados como MongoDB Documents ou Full Extracted Text. |
Index Definition | Bottom panel tab | Visualize a definição do índice MongoDB Vector Search gerada. |
Search Query | Bottom panel tab | Visualize a sintaxe de query do MongoDB Vector Search usada para a pergunta e resposta mais recentes. |
LLM & Prompt | Bottom panel tab | Visualize o grande modelo de linguagem (LLM) usado. |
Observação
O desempenho do Chatbot Demo Builder pode ser diferente do desempenho em produção.
Saiba mais
Para saber mais sobre queries de pesquisa vetorial, consulte Executar queries de Vector Search. Para saber mais sobre a Geração Aumentada de Recuperação (RAG), consulte Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com MongoDB.