Skip to main content
MongoDB는 동적 스키마를 가진 JSON과 유사한 문서를 지원하는 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다.

개요

MongoDB Document Loader는 MongoDB 데이터베이스에서 LangChain 문서 목록을 반환합니다. 로더에는 다음 매개변수가 필요합니다:
  • MongoDB 연결 문자열
  • MongoDB 데이터베이스 이름
  • MongoDB 컬렉션 이름
  • (선택 사항) 콘텐츠 필터 딕셔너리
  • (선택 사항) 출력에 포함할 필드 이름 목록
출력은 다음 형식을 따릅니다:
  • pageContent= Mongo 문서
  • metadata={‘database’: ‘[database_name]’, ‘collection’: ‘[collection_name]‘}

Document Loader 로드

# add this import for running in jupyter notebook
import nest_asyncio

nest_asyncio.apply()
from langchain_community.document_loaders.mongodb import MongodbLoader
loader = MongodbLoader(
    connection_string="mongodb://localhost:27017/",
    db_name="sample_restaurants",
    collection_name="restaurants",
    filter_criteria={"borough": "Bronx", "cuisine": "Bakery"},
    field_names=["name", "address"],
)
docs = loader.load()

len(docs)
71
docs[0]
Document(page_content="Morris Park Bake Shop {'building': '1007', 'coord': [-73.856077, 40.848447], 'street': 'Morris Park Ave', 'zipcode': '10462'}", metadata={'database': 'sample_restaurants', 'collection': 'restaurants'})

Connect these docs programmatically to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
I