Para agentes de IA: hay un índice de documentación disponible en https://www.mongodb.com/es/docs/llms.txt — versiones en markdown de todas las páginas están disponibles agregando .md a cualquier ruta URL.
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Compatibilidad y limitaciones de MongoDB Vector Search

Esta página describe la compatibilidad y las limitaciones de las funcionalidades de MongoDB búsqueda vectorial en Atlas. Para obtener más información sobre la compatibilidad de MongoDB búsqueda vectorial con las implementaciones autogestionadas, consulte la documentación de Opciones de implementación.

Funcionalidad de búsqueda vectorial de MongoDB.
Versión de MongoDB para la funcionalidad

8.0+

Query Views directamente con $vectorSearch

8.1+

Vistas con sub-pipeline particionado a través de $lookup/$unionWith

8.2+

$rankFusion en vistas

8.2+

7.0.2+

8.3+

Para aprender sobre los clientes compatibles, consulte Clientes compatibles.

A high index count generates significant load on the base cluster and might disrupt your workload. The number of indexes your cluster can support depends on your cluster tier and workload. Smaller cluster tiers like M10 can experience performance degradation or out-of-memory errors as index count increases. Start with a small number of indexes and monitor your cluster's resource usage as you scale.

No puede crear más de:

  • 3 índices (independientemente del tipo, search o vector) en los clústeres Free.

  • 10 índices en clústeres Flex.

Para obtener más información sobre las limitaciones del índice, consulte:

Los índices de búsqueda de MongoDB Vector Search admiten incrustaciones vectoriales de una longitud inferior o igual a 8192 dimensiones. Para aprender más sobre los tipos de campos de indexación, consulte:

Si utiliza una colección agrupada y tiene el parámetro notablescan configurado como true, es posible que sus índices de MongoDB Vector Search no terminen de crearse. Para solucionar este problema, debe configurar el parámetro notablescan como false o consultar el registro para ver las transiciones de estado de los índices.

Actualmente, la binary quantization no es compatible con índices de vectores anidados. Usar la quantization scalar en su lugar o no especificar ningún tipo de cuantización.

Para aprender sobre la compatibilidad y limitaciones de las opciones de query, consulte: