Cómo indexar incrustaciones vectoriales para la búsqueda vectorial

knnVector Limitaciones de tipo

No se pueden indexar campos dentro de matrices de documentos o campos dentro de matrices de objetos (tipo embeddedDocuments de MongoDB Search) como knnVector tipo.

Defina el índice para el knnVector tipo

A continuación, se muestra la sintaxis JSON para el knnVector tipo. Reemplace la definición del índice predeterminado por la siguiente. Para obtener más información sobre los campos, consulte Propiedades de campo.

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{
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  "mappings": {
3
    "dynamic": true|false,
4
    "fields": {
5
      "<field-name>": {
6
        "type": "knnVector",
7
        "dimensions": <number-of-dimensions>,
8
        "similarity": "euclidean | cosine | dotProduct"
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      }
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    }
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  }
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}

Configurar knnVector propiedades del campo

El tipo knnVector tiene las siguientes opciones:

Pruebe un ejemplo para el knnVector tipo

La siguiente definición de índice para la colección sample_mflix.embedded_movies indexa dinámicamente todos los campos indexables dinámicamente de la colección e indexa estáticamente el campo plot_embedding como tipo knnVector. El campo plot_embedding contiene incrustaciones creadas con el modelo de incrustaciones text-embedding-ada-002 de OpenAI. La definición de índice especifica las dimensiones del vector 1536 y mide la similitud mediante euclidean.

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{
2
  "mappings": {
3
    "dynamic": true,
4
    "fields": {
5
      "plot_embedding": {
6
        "type": "knnVector",
7
        "dimensions": 1536,
8
        "similarity": "euclidean"
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      }
10
    }
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  }
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}

Si carga los datos de ejemplo en su clúster y crea el índice de búsqueda de MongoDB anterior para esta colección, puede ejecutar consultas en ella. Para obtener más información sobre las consultas de ejemplo que puede ejecutar,$vectorSearch consulte Ejemplos de $vectorSearch.

Migrar al vector tipo

Para migrar sus índices de búsqueda de MongoDB al tipo vectorial, reemplace el knnVector tipo en su definición de índice para el campo vectorial con el vector tipo.

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{
2
  "mappings": {
3
    "dynamic": true,
4
    "fields": {
5
      "plot_embedding": {
6
        "type": "vector",
7
        "dimensions": 1536,
8
        "similarity": "euclidean"
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      }
10
    }
11
  }
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}

Para ejecutar consultas contra el campo de tipo vector, debes utilizar el vectorSearch (Operador de búsqueda de MongoDB) en lugar del knnBeta Operador.