Ejecutar consultas ANN y ENN de búsqueda vectorial

Datos de búsqueda previos al filtro

Puede pre-filtrar sus datos para reducir el alcance de su búsqueda semántica y garantizar que solo se tengan en cuenta los vectores relevantes para la comparación. Cuando filtra previamente sus datos utilizando la opción filter, MongoDB búsqueda vectorial realiza la búsqueda semántica solo en un subconjunto de sus datos, lo que aumenta la precisión de los resultados de la búsqueda.

El prefiltro puede ser demasiado restrictivo, ya que puede excluir datos que no coinciden exactamente con el prefiltro, pero que son semánticamente similares a la query que desea considerar durante la búsqueda vectorial. Para mitigar esto, recomendamos establecer un criterio de filtro amplio para garantizar que su query haga lo siguiente:

• Incluye tantos resultados relevantes como sea posible.

• Excluye los datos irrelevantes de los resultados.

• Devuelve el número solicitado de documentos en los resultados.

Resultados de la búsqueda publicación-filtro

Si el tamaño de su índice no es óptimo para el prefiltro o si establece criterios de prefiltro amplios, puede postfiltrar los resultados de la búsqueda vectorial para devolver solo datos relevantes. Para filtrar los resultados de su búsqueda vectorial, puede utilizar cualquiera de las etapas del pipeline de agregación compatibles, como la $match etapa, después de la $vectorSearch etapa. Para aprender más, consulte Recomendaciones de rendimiento adicionales.

Para seleccionar los campos que se devolverán en los resultados, utilice la etapa $project a menos que necesite todos los campos en los resultados. Recomendamos excluir el campo vectorial en la $project etapa para mejorar el rendimiento de la query.

Por ejemplo, puede utilizar la etapa $project para incluir el vectorSearchScore y, a continuación, utilizar la etapa $match para devolver únicamente los documentos que superen un determinado umbral de puntuación.

Consideraciones del filtro

• La búsqueda vectorial de MongoDB admite la forma abreviada de $eq. En la forma abreviada, no es necesario especificar $eq en la query.

  Por ejemplo, considere el siguiente filtro con $eq:

  "filter": { "_id": { "$eq": ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5") }

  Esto es equivalente al siguiente filtro, que utiliza la forma corta de $eq:

  "filter": { "_id": ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5") }

• Puede utilizar el $and MQL operador para especificar un arreglo de filtros en una sola query.

  Por ejemplo, considere el siguiente prefiltro para documentos con un campo genres igual a Action y un campo year con el valor 1999, 2000 o 2001:

  "filter": {
    "$and": [
      { "genres": "Action" },
      { "year": { "$in": [ 1999, 2000, 2001 ] } }
    ]
  }

• Para capacidades avanzadas de filtrado como búsqueda aproximada, coincidencia de frases, filtro por ubicación y otros textos analizados, utilice el operador vectorSearch en una etapa $search.