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Cómo indexar campos vectoriales

Puede usar el tipo vector para indexar incrustaciones vectoriales. El campo vectorial debe contener una matriz de números de los siguientes tipos:

  • BSON int32, int64 o double tipos de datos

  • BSON double Tipo de dato

Puede utilizar el operador vectorSearch, similar a la $vectorSearch etapa, en su canal $search de agregación para consultar campos indexados como el vector tipo.

Se aplican las siguientes limitaciones:

  • No se pueden indexar campos con matrices de objetos (tipo embeddedDocuments de MongoDB Search) como tipo vector.

  • No se puede establecer true el valor de "storedSource" en en definiciones de índice que contengan vector el tipo. En su lugar, use include para especificar los campos que se almacenarán en mongot o exclude para excluir el vector campo de tipo del almacenamiento.

  • No se puede utilizar la etapa para consultar campos indexados como $vectorSearch el vector tipo.

  • Puede indexar campos como tipo vector en el área de búsqueda de MongoDB.

El tipo vector de búsqueda de MongoDB toma los siguientes parámetros:

Opción
Tipo
Necesidad
Descripción

type

vector

Requerido

Etiqueta legible por humanos que identifica este tipo de campo. El valor debe ser vector.

numDimensions

Int

Requerido

Cantidad de dimensiones vectoriales que MongoDB Search aplica en el momento de la indexación y de la consulta. Solo puedes establecer este campo para campos de tipo vector. Debes especificar un valor menor o igual a 8192.

Para la indexación de vectores cuantizados o BinData, puede especificar uno de los siguientes valores:

  • 1 a 8192 para vectores int8 para la ingesta.

  • Múltiplo de 8 para los vectores int1 para la ingesta.

  • 1 a 8192 para vectores binData(float32) y array(float32) para la cuantificación escalar automática.

  • Múltiplo de 8 para los vectores binData(float32) y array(float32) para la cuantificación binaria automática.

El modelo de incrustación que elijas determina el número de dimensiones de tus incrustaciones vectoriales, y algunos modelos ofrecen múltiples opciones para la cantidad de dimensiones que se generan. Para aprender más, consulta Elegir un método para crear incrustaciones.

similarity

String

Requerido

Función de similitud vectorial para usar en la búsqueda de los K vecinos más cercanos. Puede configurar este campo solo para campos de tipo vector.

Puede especificar uno de los siguientes valores:

  • euclidean - mide la distancia entre los extremos de los vectores.

  • cosine - mide la similitud basándose en el ángulo entre vectores.

  • dotProduct - mide la similitud como cosine, pero tiene en cuenta la magnitud del vector.

Para obtener más información, consulte Acerca de las funciones de similitud.

quantization

String

Opcional

Tipo de cuantización automática de vectores para tus vectores. Utiliza esta configuración solo si tus incrustaciones son vectores float o double.

Puede especificar uno de los siguientes valores:

  • none : indica que no hay cuantización automática para las incrustaciones vectoriales. Utilice esta configuración si dispone de vectores precuantizados para la ingesta. Si se omite, este es el valor por defecto.

  • scalar : indica la cuantificación escalar, que transforma los valores en enteros de 1 byte.

  • binary - Indica cuantificación binaria, que transforma los valores a un solo bit. Para usar este valor, numDimensions debe ser múltiplo de 8.

    Si la precisión es crítica, seleccione none o scalar en lugar de binary.

Para obtener más información, consulte Cuantificación de vectores.

hnswOptions

Objeto

Opcional

Parámetros a utilizar para mundos pequeños navegables jerárquicamenteConstrucción de gráficos. Si se omite, se utilizan los valores predeterminados para los parámetros maxEdges numEdgeCandidates y.

IMPORTANTE: Esta función está disponible como vista previa. Modificar los valores predeterminados podría afectar negativamente el índice y las consultas de búsqueda de MongoDB.

hnswOptions.
maxEdges

Int

Opcional

Número máximo de aristas (o conexiones) que un nodo puede tener en el grafo de Hierarchical Navigable Small Worlds. El valor puede estar entre 16 y 64, inclusive ambos. Si se omite, es por defecto 16. Por ejemplo, para un valor de 16, cada nodo puede tener un máximo de dieciséis aristas de salida en cada capa del grafo de Hierarchical Navigable Small Worlds.

Un número mayor mejora la recuperación (precisión de los resultados de búsqueda) porque el grafo está mejor conectado. Sin embargo, esto también aumenta el tiempo de consulta e indexación al aumentar el número de vecinos a evaluar por nodo del grafo, y requiere más memoria para almacenar los nodos adicionales de cada conexión en el grafo de Mundos Pequeños Navegables Jerárquicos.

hnswOptions.
numEdgeCandidates

Int

Opcional

De forma análoga a numCandidates durante el query, este parámetro controla el número máximo de nodos que se deben evaluar a fin de encontrar los vecinos más cercanos para conectarse a un nuevo nodo. El valor puede estar entre 100 y 3200, ambos inclusive. Si se omite, el valor es por defecto 100.

Un número mayor proporciona un gráfico con conexiones de alta calidad, lo que puede mejorar la calidad de la búsqueda (recuperación), pero también puede aumentar la latencia de la consulta.

El siguiente ejemplo de definición de índice utiliza la colección sample_mflix.embedded_movies en los datos de muestra. Después de cargar la colección, puedes usar el siguiente ejemplo para indexar el campo plot_embedding_voyage_3_large como el tipo vector para ejecutar consultas utilizando el vectorSearch (operador de búsqueda de MongoDB). Para ver una query de muestra que se ejecutará sobre este índice, consulte Ejemplos.

Esta definición de índice indexa automáticamente todos los campos indexables dinámicamente utilizando el valor predeterminado typeSet y también indexa el plot_embedding_voyage_3_large campo como vector tipo con las siguientes configuraciones:

  • 2048 número de dimensiones

  • dotProduct función de similitud

  • scalar cuantización

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