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Cree un índice de búsqueda vectorial de MongoDB

Nuevo en la versión 1.42.1.

Puedes crear Índices de Búsqueda Vectorial de MongoDB que utilizan MongoDB Compass. Estos índices permiten indexar datos vectoriales y otros tipos de datos, lo que facilita las búsquedas semánticas en los campos indexados. Los índices de Búsqueda Vectorial de MongoDB permiten indexar datos vectoriales identificando los vectores más similares. El índice determina la similitud calculando la distancia entre el vector de consulta y los vectores almacenados en el índice.

Para crear un índice de búsqueda de MongoDB, su implementación debe alinearse con uno de los siguientes casos:

  • Una implementación alojada en MongoDB Atlas y que tenga un nivel de clúster Atlas de M10 o superior.

  • Una implementación local que se configura mediante la CLI de Atlas.

Además, su implementación debe ejecutar MongoDB versión 7.0 o posterior.

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Desde Pestaña Índices, haga clic en el Create botón y luego haga clic en Search Index.

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Seleccione Vector Search.

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Debe proporcionar todos los campos obligatorios para la configuración del índice de búsqueda vectorial. Puede modificar la configuración posteriormente. Para obtener más información sobre los campos obligatorios en las configuraciones del índice de búsqueda vectorial, consulte Campos del índice de búsqueda vectorial de MongoDB.

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La siguiente definición de ejemplo utiliza el sample_mflix.embedded_movies colección e indexa el campo plot_embedding para crear un índice de búsqueda vectorial de MongoDB:

{
"fields": [ {
"type": "vector",
"path": "plot_embedding",
"numDimensions": 1536,
"similarity": "euclidean"
} ]
}

Para ver el estado de su índice creado, vaya a la pestaña Indexes y cambie el interruptor en la parte superior derecha a Search Indexes.

La columna Status indica el estado del índice. Cuando el estado es Ready, el índice está listo para usarse.

Para obtener más información sobre los estados del índice de búsqueda, consulte Estados del índice de búsqueda de MongoDB.

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Índice de Atlas Search

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