Docs Menu
Docs Home
/
Atlas
/

MongoDB ベクトル検索のベンチマーク

このセクションには次のページが含まれており、 MongoDB ベクトル検索パフォーマンス ベンチマークと、それを使用して独自のベクトル検索パフォーマンスをテスト、評価、向上させる方法に関する情報を提供します。

  • ベンチマーク概要

  • ベンチマーク結果

  • 追加の推奨事項

MongoDB ベクトル検索ベンチマークからの結果の呼び出しとレイテンシの結果の呼び出し

完全なチャートを表示するには、Claudeアーティファクトをご覧ください。

これらのページの主な目的は、 MongoDB ベクトル検索のパフォーマンスを評価するときに、増やす最初のベクトルテストのトラフィックを大幅に削減することです(>10Mベクトル)。

これらのページには、自信を持ってテストを実行するために使用できる一連の初期構成(埋め込みモデルの次元、量子化レジーム、numCandidates選択、フィルター基準、検索ノード構成)が用意されています。これは出発点に過ぎないため、ユースケースに関連するデータセットとクエリパターンに基づいて構成を変更する必要があるかもしれません。

これらのページを読む際は、お客様のユースケースに最も適した主要な懸念事項に焦点を置くことをお勧めします。次の主要な懸念事項に関するガイダンスを提供します:リコールコストレイテンシ/スループット

ユースケースに最も適したガイダンスをご使用ください。

日付
説明

2025-07-21

ベンチマークガイドのリリースと結果は、 MongoDB ベクトル検索 が5.5M でどのようにスケーリングするかを示します。さまざまな条件下で、Voyage AI の voyage-3-large 埋め込みを使用した多次元と 15.3M 2048d Amazonデータセット。

戻る

精度を向上

項目一覧