Cómo indexar incrustaciones vectoriales para la búsqueda vectorial

knnVector Limitaciones de tipo

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

Defina el índice para el knnVector tipo

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

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{
2
  "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 las propiedades del campo knnVector

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 en la colección e indexa estáticamente plot_embedding campo como el tipo knnVector. El campo plot_embedding contiene incrustaciones creadas utilizando el modelo de incrustaciones text-embedding-ada-002 de OpenAI. La definición de índice especifica 1536 dimensiones vectoriales y mide la similitud utilizando 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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  }
12
}

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 los índices de MongoDB Search al Tipo vector, reemplace el tipo knnVector en la definición de índice para el campo vectorial con el tipo vector.

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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
  }
12
}

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