Telegram Group & Telegram Channel
🧠 LangChainGo и MongoDB: создание RAG-приложений на Go

🚀 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

@golang_google



tg-me.com/Golang_google/2900
Create:
Last Update:

🧠 LangChainGo и MongoDB: создание RAG-приложений на Go

🚀 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

@golang_google

BY Golang




Share with your friend now:
tg-me.com/Golang_google/2900

View MORE
Open in Telegram


Golang Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.

Telegram announces Anonymous Admins

The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”

Golang from br


Telegram Golang
FROM USA