MongoDB atlas 集成

使用 LangChain Python 与 MongoDB atlas 集成。

MongoDB Atlas 是一个可在 AWS、Azure 和 GCP 上提供的完全托管的云数据库。它现在支持 MongoDB 文档数据的原生向量搜索。

安装和设置

参见 详细配置说明。

我们需要安装 langchain-mongodb python 包。

pip

pip install langchain-mongodb

向量存储

参见 使用示例。

from langchain_mongodb import MongoDBAtlasVectorSearch

检索器

参见 使用示例。

全文检索检索器

Hybrid Search Retriever 使用 Lucene 的标准 (BM25) 分析器执行全文搜索。

from langchain_mongodb.retrievers import MongoDBAtlasFullTextSearchRetriever

混合搜索检索器

Hybrid Search Retriever 结合向量搜索和全文搜索，通过 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 算法进行权重分配。

from langchain_mongodb.retrievers import MongoDBAtlasHybridSearchRetriever

模型缓存

MongoDBCache

一个用于在 MongoDB 中存储简单缓存的抽象。这不会使用语义缓存，生成之前也不需要在集合上创建索引。

要导入此缓存：

from langchain_mongodb.cache import MongoDBCache

要在 LLMs 中使用此缓存：

from langchain_core.globals import set_llm_cache

# use any embedding provider...
from tests.integration_tests.vectorstores.fake_embeddings import FakeEmbeddings

mongodb_atlas_uri = "<YOUR_CONNECTION_STRING>"
COLLECTION_NAME="<YOUR_CACHE_COLLECTION_NAME>"
DATABASE_NAME="<YOUR_DATABASE_NAME>"

set_llm_cache(MongoDBCache(
    connection_string=mongodb_atlas_uri,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    database_name=DATABASE_NAME,
))

MongoDBAtlasSemanticCache

语义缓存允许用户根据用户输入与先前缓存结果之间的语义相似性检索缓存的提示词。在底层，它将 MongoDBAtlas 同时用作缓存和向量存储。 MongoDBAtlasSemanticCache 继承自 MongoDBAtlasVectorSearch，工作需要定义 Atlas 向量搜索索引。请查看 使用示例 了解如何设置索引。

要导入此缓存：

from langchain_mongodb.cache import MongoDBAtlasSemanticCache

要在 LLMs 中使用此缓存：

from langchain_core.globals import set_llm_cache

# use any embedding provider...
from tests.integration_tests.vectorstores.fake_embeddings import FakeEmbeddings

mongodb_atlas_uri = "<YOUR_CONNECTION_STRING>"
COLLECTION_NAME="<YOUR_CACHE_COLLECTION_NAME>"
DATABASE_NAME="<YOUR_DATABASE_NAME>"

set_llm_cache(MongoDBAtlasSemanticCache(
    embedding=FakeEmbeddings(),
    connection_string=mongodb_atlas_uri,
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    database_name=DATABASE_NAME,
))

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官方原文：src/oss/python/integrations/providers/mongodb_atlas.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。