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MongoDB Chatbot框架：智能聊天机器人应用的全栈解决方案

MongoDB Chatbot框架基于MongoDB与Atlas Vector Search，支持检索增强生成（RAG）。从原型到生产无缝过渡，通过内置数据摄取流程、聊天机器人服务器和Web UI，快速启动定制化AI聊天机器人应用。框架灵活支持多种AI模型与复杂提示策略，并提供编程评估工具。

MongoDB聊天机器人框架Atlas Vector SearchRAGAI模型Github开源项目
GitHub文档

项目介绍：MongoDB Chatbot 框架

简介

MongoDB Chatbot 框架是一套用于构建基于 MongoDB 和 Atlas Vector Search 的全栈智能聊天机器人应用程序的库。该框架提供了对检索增强生成（RAG）的优质支持，能够帮助开发者将聊天机器人应用从原型阶段快速推进到生产环境。

功能特性

使用 MongoDB Chatbot 框架，用户可以快速搭建一个结合自身数据进行优化的 AI 聊天机器人。它内置的数据导入过程、聊天机器人服务器和网页用户界面，使得初期使用变得简单。当开发者希望对应用进行细致的调整，并扩大用户群体时，该框架也支持灵活的定制和扩展。

框架的灵活性使得它支持多种 AI 模型以及复杂的提示策略，同时还提供用于程序化评估聊天机器人 AI 组件的工具。这降低了开发者实现特定功能和优化性能的难度。

实施方案

在 MongoDB Docs Chatbot 的实际实施中，框架结合了多种技术，充分发挥其优势：

  • Atlas Vector Search 用于索引和查询项目所需的内容。
  • MongoDB Atlas 用于存储和保持对话历史和内容。
  • ChatGPT API 作为大语言模型（LLM），预处理用户查询并总结响应。
  • OpenAI Embeddings API 为用户查询和内容创建向量嵌入，用以支持 Atlas Vector Search。

文档与资源

有关如何使用 MongoDB Chatbot 框架的详细信息，用户可以参考其文档。此外，还可以通过相关文章和视频来获取更多理解和应用的灵感和示例。以下是一些推荐的资源：

  • 视频资料：MongoDB Chatbot 框架学习点滴
  • 文章：使用 MongoDB Chatbot 框架构建生产就绪的智能聊天机器人
  • 文章：将 RAG 投入生产的 MongoDB 文档 AI 聊天机器人

欲了解有关我们如何构建聊天机器人的更多信息，可以查阅 MongoDB Developer Center 的博客文章。

贡献指南

对于有意愿参与该项目开发和贡献的用户，可以查阅贡献者指南，里面提供了详细的入门说明和相关信息。

开源许可

该项目基于 Apache 2.0 许可协议进行发布，开发者可以在遵循协议的基础上自由使用和改编。

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