![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
LangChainGo и MongoDB: создание RAG-приложений на Go |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-05-10 17:44 ![]() Основная идея MongoDB интегрировалась с LangChainGo — портом популярного фреймворка LangChain для языка Go. Это позволяет разработчикам на Go создавать приложения с поддержкой больших языковых моделей (LLM), используя возможности MongoDB для векторного поиска и хранения данных. Что такое LangChainGo? • LangChainGo — это сообщественно-разрабатываемый порт фреймворка LangChain для языка Go. • Позволяет интегрировать LLM в Go-приложения, используя такие сервисы, как OpenAI, Ollama, Mistral и другие. • Поддерживает различные хранилища векторов, включая MongoDB. Роль MongoDB как операционной и векторной базы данных • MongoDB Atlas предоставляет встроенные возможности векторного поиска, упрощая разработку AI-приложений. • Объединяет семантический поиск с фильтрами по метаданным, графовыми запросами, агрегациями и геопространственным поиском. • Распределённая архитектура обеспечивает масштабируемость и изоляцию нагрузок. • Обеспечивает корпоративный уровень безопасности и доступности. MongoDB, Go и AI/ML • Go становится всё более популярным в AI/ML благодаря своей простоте, масштабируемости и безопасности во время выполнения. • Интеграция MongoDB с LangChainGo позволяет разработчикам на Go создавать приложения с поддержкой RAG (Retrieval-Augmented Generation) и AI-агентов. • MongoDB Go Driver поддерживает векторный поиск и упрощает взаимодействие с MongoDB из Go-приложений. Начало работы с MongoDB и LangChainGo • MongoDB добавлена как хранилище векторов в версии LangChainGo v0.1.13 под названием `mongovector`. • Пример использования: [mongovector-vectorstore-example](https://github.com/tmc/langchaingo/tree/main/examples/mongovector-vectorstore-example). • Полезные руководства: - [Начало работы с интеграцией LangChainGo](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/) - [RAG с Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/) - [Локальная реализация RAG с Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/langchain-go/) - [Начало работы с Atlas Vector Search (Go)](https://www.mongodb.com/docs/atlas/atlas-vector-search/) Эта интеграция открывает новые возможности для разработчиков на Go, позволяя эффективно использовать MongoDB для создания современных AI-приложений. Источник (https://www.mongodb.com/blog/post/langchaingo-mongodb-powering-rag-applications-in-go) Источник: www.mongodb.com Комментарии: |
|