ベクトル フィールドにインデックスを作成する方法

vector

必須

このフィールド型を識別する、人間が判読できるラベル。値はvectorでなければなりません。

Int

必須

MongoDB Search がインデックス時とクエリ時に強制するベクトルの次元数。このフィールドは vector 型のフィールドにのみ設定できます。8192 以下の値を指定する必要があります。

量子化ベクトルまたは BinData のインデックス作成には、次のいずれかの値を指定できます。

• 1 取り込み用の int8 ベクトルの場合は 8192 へ

• 取り込み用の int1 ベクトルに対する 8 の複数形。

• 1 自動スカラー量子化の場合は binData(float32) ベクトルは 8192 に、array(float32) ベクトルは

• 自動バイナリ量子化用の binData(float32) ベクトルと array(float32) ベクトルの 8 の倍数。

選択した埋め込みモデルによってベクトル埋め込みの次元数が決まります。出力の次元数に関して複数のオプションを持つモデルもあります。詳細については、「埋め込みを作成する方法の選択」を参照してください。

文字列

必須

上位 K 近傍の検索に使用するベクトル類似度関数。このフィールドはvector タイプのフィールドにのみ設定できます。

次のいずれかの値を指定できます。

• euclidean - ベクトルの端点間の距離を測定します。

• cosine - ベクトル間の角度に基づいて類似性を測定します。

• dotProduct - は cosine と同様の類似性を測定しますが、ベクトルの大きさを考慮します。

詳細については、「 類似性関数について 」を参照してください。

文字列

任意

ベクトルの自動ベクトル量子化のタイプ。埋め込みが float または double ベクトルである場合にのみ、この設定を使用してください。

次のいずれかの値を指定できます。

• none -ベクトル埋め込みの自動量子化がないことを示します。 取り込み用に事前に量子化されたベクトルがある場合は、この設定を使用します。 省略した場合、これはデフォルト値になります。

• scalar - 値を 1 バイト整数に変換するスカラー量子化を示します。

• binary - 値を単一ビットに変換する バイナリ量子化を示します。この値を使用するには、numDimensions は 8 の倍数である必要があります。

  精度が重要な場合は、binary の代わりに none または scalar を選択します。

詳細については、「 ベクトル量子化 」を参照してください。

オブジェクト

任意

Hierarchical Navigable Small Worldsグラフの構築に使用するパラメーター。省略した場合、は maxEdges パラメーターと numEdgeCandidates パラメーターにデフォルト値を使用します。

重要：これはプレビュー機能として利用可能です。デフォルト値を変更すると、MongoDB Search インデックスとクエリに悪影響を与える可能性があります。

Int

任意

Hierarchical Navigable Small Worldsグラフでノードが持つことができるエッジ（または接続）の最大数。値は、両端を含む 16 から 64 までです。省略した場合、デフォルトは 16 になります。例、 の値が 16 の場合、各ノードはHierarchical Navigable Small Worldsグラフのレイヤーに最大 60 個の出力エッジを持つことができます。

数値が高いほど、グラフの接続が強化されるため、再現率（検索結果の精度）が向上します。ただし、これにより各グラフ ノードで評価すべき近傍ノードの数が増加するため、クエリ時間およびインデックス作成時間も増加します。また、階層的ナビゲーション可能なスモール ワールドグラフにおいて、各接続ごとに追加ノードを格納するためのメモリも多く必要になります。

Int

任意

クエリ時の numCandidates と同様に、このパラメータは、新しいノードに接続する上で最も近い隣接ノードを見つけるため、評価するノードの最大数を制御します。値は、100 から 3200 の範囲で、両端を含みます。省略した場合、デフォルトは 100 になります。

数値が大きいほど、高品質な接続を持つグラフが提供され、検索品質（リコール）が向上しますが、クエリのレイテンシが増加する可能性もあります。