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: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Golang from ye


Telegram Golang
FROM USA