Índices de búsqueda vectorial y de búsqueda de MongoDB

Overview

En esta guía, aprenderá a crear y administrar índices de búsqueda MongoDB y de búsqueda vectorial MongoDB. Estos índices le permiten utilizar las siguientes funciones:

• Búsqueda en MongoDB: Realice búsquedas rápidas de texto completo

• Búsqueda de vectores de MongoDB: realice búsquedas semánticas (de similitud) en incrustaciones de vectores

Los índices de búsqueda de MongoDB y búsqueda vectorial de MongoDB especifican qué campos indexar, especifican cómo se indexan estos campos y establecen otras configuraciones opcionales.

Esta guía explica cómo realizar las siguientes acciones para administrar sus índices MongoDB Search y MongoDB Vector Search:

• Crear un modelo de índice de búsqueda

• Crear un índice de búsqueda

• Crear múltiples índices de búsqueda

• Índices de búsqueda de listas

• Actualizar un índice de búsqueda

• Eliminar un índice de búsqueda

Crear un modelo de índice de búsqueda

Para crear un índice de búsqueda de MongoDB, primero debe crear una instancia SearchIndexModel que defina las especificaciones del índice. Para empezar a crear una instancia SearchIndexModel, llame al método SearchIndexModel::builder().

El controlador Rust proporciona los siguientes métodos de construcción SearchIndexModel:

Para obtener más información sobre las asignaciones de campos de búsqueda de MongoDB, consulte Definir asignaciones de campos en la documentación de Atlas.

Para obtener más información sobre cómo definir índices de búsqueda vectorial de MongoDB, consulte Cómo indexar campos para la búsqueda vectorial en la documentación de Atlas.

let def = doc! { "mappings": doc! {
    "dynamic": false,
    "fields": {
        "title": {"type": "string"},
        "released": {"type": "date"}
    }
}};
let idx_model = SearchIndexModel::builder()
    .definition(def)
    .name("search_idx".to_string())
    .index_type(SearchIndexType::Search)
    .build();

let def = doc! {
    "fields": [{
        "type": "vector",
        "path": "plot_embedding",
        "numDimensions": 1536,
        "similarity": "euclidean",
    }]
};
let idx_model = SearchIndexModel::builder()
    .definition(def)
    .name("vs_idx".to_string())
    .index_type(SearchIndexType::VectorSearch)
    .build();

Crear un índice de búsqueda

Puede crear un índice de búsqueda MongoDB o de búsqueda vectorial MongoDB en una colección llamando al método create_search_index() en una instancia Collection. Este método acepta un modelo de índice como parámetro, especificado en una instancia SearchIndexModel.

let idx_model = SearchIndexModel::builder()
    .definition(doc! { "mappings": doc! {"dynamic": true} })
    .name("example_index".to_string())
    .build();
let result = my_coll.create_search_index(idx_model).await?;
println!("Created MongoDB Search index:\n{}", result);

Created MongoDB Search index:
"example_index"

Crear múltiples índices de búsqueda

Puede crear varios índices de búsqueda y búsqueda vectorial de MongoDB llamando al método create_search_indexes() en una instancia Collection. Este método acepta un vector de SearchIndexModel instancias como parámetro.

let as_idx = SearchIndexModel::builder()
    .definition(doc! { "mappings": doc! {"dynamic": true} })
    .name("as_idx".to_string())
    .build();
let vs_idx = SearchIndexModel::builder()
    .definition(doc! {
        "fields": [{
            "type": "vector",
            "path": "plot_embedding",
            "numDimensions": 1536,
            "similarity": "euclidean",
        }]
    })
    .name("vs_idx".to_string())
    .index_type(SearchIndexType::VectorSearch)
    .build();
let models = vec![as_idx, vs_idx];
let result = my_coll.create_search_indexes(models).await?;
println!("Created indexes:\n{:?}", result);

Created MongoDB Search indexes:
["as_idx", "vs_idx"]

Índices de búsqueda de listas

Puede acceder a información sobre los índices MongoDB Search y MongoDB Vector Search existentes de una colección llamando al método list_search_indexes() en la colección.

let mut cursor = my_coll.list_search_indexes().await?;
while let Some(index) = cursor.try_next().await? {
    println!("{}\n", index);
}

{ "id": "...", "name": "as_idx", "status": "READY", "queryable":
true, "latestDefinitionVersion": {...}, "latestDefinition": {
"mappings": { "dynamic": true } }, "statusDetail": [...] }
{ "id": "...", "name": "vs_idx", "type": "vectorSearch", "status":
"READY", "queryable": true, ..., "latestDefinition": { "fields": [{
"type": "vector", "path": "plot_embedding", "numDimensions": 1536,
"similarity": "euclidean" }] }, "statusDetail": [...] }

Actualizar un índice de búsqueda

Puede actualizar un índice de MongoDB Search o MongoDB Vector Search llamando al método update_search_index() en una instancia Collection. Este método acepta los siguientes parámetros:

• Nombre del índice a actualizar

• Documento de definición de índice modificado

let name = "vs_index";
let updated_def = doc! {
    "fields": [{
        "type": "vector",
        "path": "plot_embedding",
        "numDimensions": 1536,
        "similarity": "dotProduct",
    }]
};
my_coll.update_search_index(name, updated_def).await?;

Eliminar un índice de búsqueda

Puede eliminar un índice de MongoDB Search o MongoDB Vector Search llamando al método delete_search_index() en una instancia Collection. Este método acepta el nombre del índice que se va a eliminar como parámetro.

let name = "example_index";
my_coll.drop_search_index(name).await?;

Información Adicional

Para obtener más información sobre otros índices que puede crear utilizando el controlador Rust, consulte la guía de índices.

Para obtener más información sobre MongoDB Search, consulte la siguiente documentación de Atlas:

• Mejores prácticas de MongoDB Search

• Optimizar el rendimiento de búsqueda de MongoDB

• Limitaciones de búsqueda M0, M2 y M5 de MongoDB

• Preguntas frecuentes: Búsqueda en MongoDB

Para obtener más información sobre MongoDB Vector Search, consulte la siguiente documentación de Atlas:

• Mejorar el rendimiento de la búsqueda de vectores

• Guía rápida de búsqueda vectorial de MongoDB

• Cómo medir la precisión de los resultados de su query