使用 MongoDB Atlas 和 OpenAI 实现自查询向量检索

最新推荐文章于 2025-09-11 09:57:00 发布

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#mongodb #python #线性代数

在本文中，我们将探讨如何使用 MongoDB Atlas 构建一个向量存储并结合 OpenAI 实现自查询检索。通过创建一个 MongoDB Atlas VectorStore，我们可以存储和检索文档的向量表示。这一强大功能可用于多种场景，如电影摘要检索。以下是具体的实现步骤。

技术背景介绍

MongoDB Atlas 是一种高性能的文档数据库，支持向量存储，可以借助其强大的搜索能力处理海量数据。在结合 OpenAI 的嵌入服务后，我们可以实现智能的文档检索。Langchain 提供了灵活的 API，我们将利用其构建一个自查询检索器（SelfQueryRetriever）。

核心原理解析

通过构建向量存储，文档被转换为可以进行相似度比较的嵌入向量。然后，我们可以构建自查询检索系统，根据用户输入的自然语言查询进行相关文档检索，支持复杂的过滤条件和高效查询。

代码实现演示

以下代码展示了如何使用 MongoDB Atlas 创建向量存储，并结合 OpenAI 进行自查询检索：

# 确保安装了必要的库：lark 和 pymongo
%pip install --upgrade --quiet lark pymongo

import openai
import os
from langchain_community.vectorstores import MongoDBAtlasVectorSearch
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from pymongo import MongoClient
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

# 配置 OpenAI API 密钥
os.environ