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.

Define el índice para el tipo knnVector

A continuación se presenta la sintaxis JSON para el tipo knnVector. Reemplaza la definición de índice por defecto con la siguiente. Para obtener más información sobre los campos, consulta Propiedades de los campos.

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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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      }
10
    }
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  }
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}

Configurar las propiedades del campo knnVector

El tipo knnVector tiene las siguientes opciones:

Prueba un ejemplo para el tipo knnVector

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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      }
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    }
11
  }
12
}

If you load the sample data on your cluster and create the preceding MongoDB Search index for this collection, you can run $vectorSearch queries against this collection. To learn more about the sample queries that you can run, see $vectorSearch Examples.

Migrar a 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.