您可以将 MongoDB Vector Search 与 Haystack 集成，以使用 LLM 构建自定义应用程序并实现检索增强生成 (RAG)。 本教程演示如何开始使用MongoDB Vector Search with Haystack 对数据执行语义搜索并构建RAG实施。具体来说，您执行以下操作：
设置环境。
创建MongoDB Vector Search索引。
在MongoDB中存储自定义数据。
使用MongoDB Vector Search 来回答有关数据的问题，从而实施 RAG。
使用本教程的可运行版本以作为 Python 笔记本。
背景
Haystack 是一个使用 LLM、嵌入模型和向量搜索构建自定义应用程序的框架。通过将MongoDB Vector Search 与 Haystack 集成，您可以将MongoDB用作向量数据库，并使用MongoDB Vector Search 从数据中检索语义相似的文档来实现RAG。要学习；了解有关 RAG 的更多信息，请参阅使用MongoDB进行检索增强生成 (RAG)。