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MongoDB Vector Search Changelog

  • Agrega compatibilidad con vista previa para prefiltros léxicos para búsqueda vectorial con la incorporación de Operador vectorSearch y el tipo de índice vectorial. Esto te permite filtrar documentos por capacidades de análisis de texto, tales como búsqueda difusa, coincidencia de frases, filtrado por ubicación, coincidencia de patrones con comodines, y así sucesivamente antes de realizar búsquedas de similitud de vectores.

  • Admite la $ne configuración del operador null en en los prefiltros de búsqueda vectorial de MongoDB.

  • Agrega cantidad de segmentos y estadísticas por segmento a la salida explicativa de MongoDB Vector Search.

  • MongoDB v8.1 admite:

    • Creando índices en Views utilizando los métodos mongosh y Driver.

    • Ejecutando $vectorSearch consultas contra las Vistas estándar.

  • Aumenta el límite de dimensión del vector a 8192.

  • Admite explicar resultados para las consultas de búsqueda vectorial int8 y uint1.

  • Admite la funcionalidad de cuantificación escalar para reducir los requisitos de memoria principal de la búsqueda vectorial en alrededor de un 75%.

  • Admite la función de cuantificación binaria para reducir los requisitos de memoria principal de la búsqueda vectorial en aproximadamente un 97%.

  • Admite la ingestión de int1 vectores utilizando el nuevo BinData vector subtipo.

  • Soportes BNE búsqueda usando los subtipos int8 y int1.

  • Admite pre-filtrado utilizando arreglos con todos los operadores.

  • Admite el uso de ObjectId con operadores de rango en los prefiltros de búsqueda vectorial de MongoDB.

  • Admite el uso de valores UUID con todos los operadores en los prefiltros de búsqueda vectorial de MongoDB.

  • Admite el uso del operador $not en los prefiltros de MongoDB Vector Search.

  • Actualizaciones a Java 21. Java 21 es compatible con SIMD, que aumenta la cantidad de paralelismo que la CPU puede realizar durante comparaciones vectoriales.

    Nota

    Atlas hará la reindexación de todos tus índices existentes de MongoDB Search en el clúster de Atlas de manera escalonada. La interfaz de usuario de Atlas mostrará alertas que indican el momento de su reindexación. Es posible que los clústeres que no utilicen nodos de búsqueda separados noten un aumento temporal en la utilización del disco y la CPU durante la reindexación. Para clústeres que utilizan nodos de búsqueda separados, Atlas implementará temporalmente nodos adicionales de forma gratuita para la reindexación y no habrá tiempo de inactividad para el intercambio de índices cuando se complete la creación del nuevo índice.

  • Admite pre-filtrado datos por campos de fecha indexados como el tipo filter.

  • Actualiza las queries de MongoDB Vector Search para que se ejecuten simultáneamente por defecto en nodos de búsqueda.

  • Aumenta el límite de dimensión del vector a 4096.

  • Hace que $vectorSearch esté disponible generalmente para tus implementaciones de desarrollo y producción. También pone a disposición general nodos independientes de búsqueda para AWS tanto para tus desarrollos como para tus implementaciones de producción. Para obtener más información, consulta Arquitectura de nodos.

  • Introduce el tipo de índice vectorSearch que indexa embeddings de vectores como tipo vector para búsquedas semánticas y booleanos, datos numéricos y de string como tipo filtro para prefiltrado.

Nota

Estamos en proceso de implementar la nueva experiencia de MongoDB Vector Search con una definición dedicada de índice de MongoDB Vector Search. Estará disponible en tu proyecto en los próximos días o después del próximo periodo de mantenimiento.

Presenta $vectorSearch para realizar búsquedas semánticas en los datos de tu clúster de Atlas con MongoDB 7.0.2.

Nota

MongoDB Vector Search está disponible como una funcionalidad previa. Se pone a disposición para fines de evaluación y para recopilar comentarios de los usuarios. No se recomienda para implementaciones en producción, ya que la funcionalidad y la documentación correspondiente podrían cambiar en cualquier momento durante el período de Vista Previa.

Para obtener más información, consulta MongoDB Vector Search Overview.

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