利用 MongoDB Atlas 进行大模型语义搜索和RAG

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欢迎关注 @机器学习社区 ，专注学术论文、大模型、人工智能、机器学习 你知道吗？MongoDB Atlas 现在提供了强大的向量搜索功能。现在你可以对数据进行语义搜索，并为大型语言模型（LLM）应用实现检索增强生成（RAG）。 通过将 Atlas 向量搜索与 LangChain、LlamaIndex 和客户端库等流行框架集成，你可以轻松构建高级自然语言处理（NLP）解决方案。 本文将探讨如何利用 MongoDB Atlas 向量搜索进行语义搜索和 RAG。 喜欢本文记得收藏、关注、点赞，技术交流文末加入。 学习目标 理解向量搜索的概念及其在自然语言处理和信息检索中的应用。 学习如何将 MongoDB Atlas Vector Search 与 LangChain 框架集成，以构建检索增强生成（RAG）应用。 掌握构建 RAG 链的能力，结合向量搜索检索、提示模板和大型语言模型（LLM）生成上下文感知的响应。 了解使用 MongoDB Atlas Vector ………………………………