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Cree un índice de búsqueda vectorial de MongoDB

Novedades en la versión 1.42.1.

Puede crear índices de MongoDB Vector Search utilizando MongoDB Compass. Estos índices te permiten indexar datos vectoriales y otros tipos de datos, lo que facilita las búsquedas semánticas en los campos indexados. Los índices de MongoDB Vector Search admiten la indexación de datos de vectores mediante la identificación de los vectores más similares. El índice determina la similitud calculando la distancia entre el vector de query 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 tener un nivel de clúster de 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 la pestaña Índices, haga clic en el Create botón y luego haz clic en Search Index.

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Seleccione Vector Search.

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Debes proporcionar todos los campos requeridos para la configuración de tu índice de búsqueda vectorial. Puedes modificar las configuraciones más adelante. Para obtener más información sobre los campos obligatorios en las configuraciones de índices de búsqueda vectorial, consulta Campos del índice de MongoDB Vector Search.

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La siguiente definición de ejemplo utiliza la colección sample_mflix.embedded_movies 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 del índice creado, vaya a la pestaña Indexes y coloque el conmutador en la parte superior derecha en Search Indexes.

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

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

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Índice de Atlas Search

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