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Referencia de query

Operadores y coleccionistas

Operadores y coleccionistas

`vectorSearch` (MongoDB Search Operador)

Definición

El operador vectorSearch realiza una búsqueda ANN o ENN en incrustaciones vectoriales en el campo especificado. Utiliza este operador para agregar capacidades de texto analizado, como búsqueda difusa, coincidencia de frases, filtrado de ubicación, coincidencia de patrones comodín, entre otras, junto con la búsqueda semántica.

Sintaxis

vectorSearch tiene la siguiente sintaxis:

{
  "$search": {
    "index": "<index name>", // optional, defaults to "default"
    "vectorSearch": {
      "exact": true | false,
      "filter": {<operator-specification>},
      "limit": <number-of-results>,
      "numCandidates": <number-of-candidates>,
      "path": "<field-to-search>",
      "queryVector": [<array-of-numbers>],
      "score": {<options>}
    }
  }
}

opciones

vectorSearch utiliza los siguientes campos para construir una query:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
`exact`	Booleano	Opcional	Esto es obligatorio si se omite `numCandidates`. Indicador que especifica si se debe ejecutar la búsqueda de ENN o ANN. El valor puede ser uno de los siguientes: `false` - para ejecutar la búsqueda de ANN `true` - para ejecutar la búsqueda de ENN Si se omite, es por defecto `false`. MongoDB Vector Search supports ANN search on Atlas clusters running MongoDB v6.0.11, v7.0.2, or later and ENN search on clusters running MongoDB v6.0.16, v7.0.10, v7.3.2, or later. You can also use MongoDB Vector Search with self-managed or local Atlas deployments that you create with the Atlas CLI.
`filter`	Objeto	Opcional	Operador de Búsqueda de MongoDB operator para prefiltrar documentos basados en metadatos o criterios específicos de búsqueda. To learn more, see Pre-Filter.
`limit`	Int	Requerido	Número de documentos (solo de tipo `int`) que se devolverán en los resultados. Este valor no puede superar el valor de `numCandidates` si especifica `numCandidates`. On sharded clusters, you must use `$limit` after the `$search` stage to limit the number of documents in the results.
`numCandidates`	Int	Opcional	Este campo es obligatorio si `exact` es `false` o si se omite. Número de vecinos más cercanos a utilizar durante la búsqueda. El valor debe ser menor o igual a (`<=`) `10000`. No puede especificar un número inferior al número de documentos a devolver (`limit`). Recomendamos que especifique un número al menos 20 veces mayor que el número de documentos que se debe devolver (`limit`) para aumentar la precisión. This overrequest pattern is the recommended way to trade off latency and :recall in your ANN searches, and we recommend tuning this parameter based on your specific dataset size and query requirements.
`path`	String	Requerido	Campo de tipo vector indexado para la búsqueda.
`queryVector`	Arreglo de enteros o flotantes	Requerido	Array of numbers of `float32`, BSON BinData vectors with subtype `float32`, or BSON BinData vectors with subtype `int1` or `int8` type that represent the query vector. To learn more about generating BSON `binData` vectors with subtype `float32`, `int8`, or `int1`, see How to Ingest Pre-Quantized Vectors. El tamaño del arreglo debe coincidir con el número de dimensiones de vector (`numDimensions`) especificadas en la definición del índice para el campo. Se debe incrustar la query con el mismo modelo que se usó para incrustar los datos. Puedes query tus incrustaciones con vectores de fidelidad completa, mientras el subtipo del vector sea el mismo. Esto solo es posible con vectores `binData` con subtipo `float32`. Si usas cualquier otro subtipo (`int8` o `int1`), MongoDB Search no devuelve ningún resultado ni error.
`score`	Objeto	Opcional	Puntuación asignada a los resultados de términos de búsqueda coincidentes. Utiliza una de las siguientes opciones para modificar el puntaje: `boost`Multiplica la puntuación resultante por el número dado. `constant`: reemplazar la puntuación del resultado por el número dado. `function`: reemplazar el puntaje de resultados usando la expresión dada. Para obtener información sobre cómo usar `score` en tu query, consulta Calificación de los Documentos en los Resultados.

Comportamiento

índice de MongoDB Search

Deberá indexar los campos a buscar utilizando el operador vectorSearch. Puedes indexar los siguientes tipos de campos en la definición del índice de MongoDB Search:

Campo que contiene embeddings vectoriales. Este es el campo que se especifica en la opción de query path.
Campos para pre-filtrar los documentos. Estos son los campos que especificas en la opción de query filter.

Pre-Filtro

Puedes prefiltrar los documentos para acotar el alcance de tu búsqueda semántica. Utiliza cualquier operador de búsqueda de MongoDB compatible en el campo filter para consultar y filtrar los documentos.

Importante

Las **query**s filtradas suelen ser más lentas que una **query** no filtrada equivalente.

Debe indexar los campos con los que desea filtrar sus datos en la definición de índice para el tipo vector.

score

You can include the score of each document in your search results. Specify the $meta expression with the searchScore value in the $project stage. You can also specify the searchScoreDetails value for the scoreDetails field $meta expression for a detailed breakdown of the score.

Para aprender más, se puede consultar Puntúe los documentos en los resultados y Detalles de la puntuación.

`vectorSearch` Limitaciones de operador

El operador vectorSearch debe ser el operador de nivel superior en las consultas. Por lo tanto, no puedes usar el operador vectorSearch dentro de los siguientes operadoresde búsqueda de MongoDB.

You can't use the vectorSearch operator to query fields indexed using a vectorSearch type index.

No se pueden usar las siguientes opciones de $search con el operador vectorSearch:

resaltar
sort
searchSequenceToken

Instead, use $skip and $limit after the $search stage.

No se pueden ejecutar consultas $search con el operador vectorSearch en el entorno de pruebas de MongoDB Search.

Ejemplos

The following examples use the sample_mflix.embedded_movies collection from the sample data. If you load the sample data and create the sample index on the collection, you can run the following ANN and ENN queries against the collection after replacing the <connection-string> and <index-name> placeholders in the queries.

Búsqueda vectorial

Prefiltro

Interfaz

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Comodín