GenAI Cookbook开发指南：MongoDB与FastAPI构建AI后端服务

GenAI Cookbook开发指南：MongoDB与FastAPI构建AI后端服务

【免费下载链接】GenAI-Showcase GenAI Cookbook 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GenAI-Showcase

在人工智能应用开发中，构建高效可靠的后端服务是关键环节。本指南将详细介绍如何使用MongoDB与FastAPI构建强大的AI后端服务，结合GenAI Cookbook项目中的实践案例，帮助开发者快速上手。

项目概述

GenAI Cookbook是一个集成语言模型、向量数据库和Web框架的开源项目，提供了丰富的AI应用开发示例。本指南将重点介绍如何基于该项目构建后端服务，涉及MongoDB数据存储、FastAPI接口开发以及AI模型集成等关键技术点。

项目结构

项目采用模块化设计，主要包含以下核心目录：

• apps/: 包含多个应用示例，如local-bot、mongo-feed等
• notebooks/: Jupyter笔记本，提供AI技术演示和教程
• tools/: 实用工具，如embeddings_generator用于生成向量嵌入

环境准备

安装依赖

首先克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GenAI-Showcase
cd GenAI-Showcase

以local-bot应用为例，安装所需依赖：

cd apps/local-bot
pip install -r requirements.txt

配置MongoDB

项目使用MongoDB存储向量数据和聊天历史，需要先配置MongoDB连接。在app.py中设置连接字符串：

MONGO_URI = os.getenv("MONGO_URI", "mongodb://localhost:27017")
mongo_client = MongoClient(MONGO_URI)
collection = mongo_client["bot"]["data"]

核心功能实现

向量存储与检索

项目使用MongoDB Atlas Vector Search存储和检索向量数据。以下是初始化向量存储的关键代码：

# 初始化嵌入模型
embedding = OllamaEmbeddings(model=EMBEDDING_MODEL)

# 创建向量存储
vectorstore = MongoDBAtlasVectorSearch.from_documents(
    splits, embedding, collection=collection, index_name="default"
)
vectorstore.create_vector_search_index(768)

# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()

完整实现请参考app.py第42-66行。

聊天历史管理

项目使用MongoDBChatMessageHistory存储聊天历史，实现对话状态的持久化：

def get_session_history() -> BaseChatMessageHistory:
    return MongoDBChatMessageHistory(MONGO_URI, "user", database_name="bot")

# 集成历史记录到对话链
history_chain = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    get_session_history,
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="history",
)

应用示例

Local Bot应用

local-bot是一个简单的聊天机器人应用，展示了如何集成MongoDB和Ollama语言模型：

该应用实现了以下功能：

• 从网页加载文档并创建向量索引
• 使用Llama3.2模型进行对话生成
• 通过Streamlit提供Web界面

核心代码实现见app.py。

多模态应用示例

项目中的mongo-mp展示了多模态AI应用的实现，支持文本、图像等多种数据类型的处理：

该应用结合了MongoDB的数据存储能力和多模态模型，可用于构建复杂的AI应用。

部署与扩展

Docker部署

local-bot提供了Docker部署配置，可通过以下命令快速启动：

docker-compose up -d

配置文件见Dockerfile和compose.yaml。

性能优化

对于生产环境，可参考性能优化指南中的建议，优化向量检索性能和模型推理效率。

总结与展望

本指南介绍了如何基于GenAI Cookbook项目，使用MongoDB和FastAPI构建AI后端服务。通过项目中的示例应用，开发者可以快速理解和实践向量数据库、语言模型集成等关键技术。

未来，项目将继续扩展更多AI应用场景，如多模态处理、智能代理等。欢迎开发者贡献代码，共同完善这个开源项目。

下一步学习

• 探索notebooks/agents/中的AI代理实现
• 学习graph_rag_demo中的图结构RAG技术
• 尝试使用embeddings_generator创建自定义向量嵌入

通过这些实践，开发者可以深入了解GenAI应用开发的核心技术，构建更强大的AI系统。

【免费下载链接】GenAI-Showcase GenAI Cookbook 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/GenAI-Showcase