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开始使用 LlamaIndex 集成

您可以将 MongoDB Vector Search 与 LlamaIndex 集成，在 LLM 应用程序中实现检索增强生成 (RAG)。 本教程演示如何开始使用MongoDB Vector Search 和 LlamaIndex 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：

  1. 设置环境。

  2. 在MongoDB中存储自定义数据。

  3. 对数据创建MongoDB Vector Search索引。

  4. 运行以下向量搜索查询：

    • 语义搜索。

    • 带元数据预过滤的语义搜索。

  5. 使用 MongoDB Vector Search 来回答有关数据的问题，从而实施RAG。

背景

LlamaIndex 是一个开源框架，旨在简化将自定义数据源连接到LLM的方式。 它提供了多种工具（例如数据连接器、索引和查询引擎）来帮助您为RAG应用程序加载和准备向量嵌入。

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.

步骤

运行向量搜索查询

MongoDB 构建索引后，返回笔记本并对数据运行向量搜索查询。以下示例演示了可以对矢量化数据运行的各种查询。

回答有关数据的问题

本部分演示如何使用MongoDB Vector Search 和 LlamaIndex 在应用程序中实现RAG。现在您已了解如何运行向量搜索查询来检索语义相似的文档，运行以下代码以使用MongoDB Vector Search 来检索文档，并使用 LlamaIndex查询引擎来回答基于这些文档的问题。

此示例执行以下操作：

  • 将 MongoDB Vector Search 实例化为向量索引检索器，这是向量存储的一种特定类型的检索器。它包含 similarity_top_k 参数，以便MongoDB Vector Search 仅检索 5 个最相关的文档。

  • 实例化RetrieverQueryEngine查询引擎以回答有关数据的问题。 出现提示时，查询引擎执行以下操作：

    • 使用MongoDB Vector Search 作为检索器，根据提示查询语义相似的文档。

    • 调用您在设置环境时指定的 LLM ，用于根据检索到的文档生成情境感知响应。

  • 向 LLM 提示有关 Atlas 安全建议的示例查询。

  • 返回 LLM 的响应和作为上下文使用的文档。 产生的响应可能会有所不同。

# 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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后续步骤

要探索 LlamaIndex 适用于 RAG 应用程序的完整工具库（包括数据连接器、索引和查询引擎），请参阅 LlamaHub。

要扩展本教程中的应用程序以进行来回对话，请参阅聊天引擎。

MongoDB 还提供以下开发者资源：

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