Atlas Vector Search を活用する方法については、 ユースケース チュートリアル を参照してください。
前提条件
これらのチュートリアルを完了するには、次のものが必要です。
MongoDB バージョン v 6.0.11 、または v 7.0.2以降の Atlas クラスター。
Project Data Access Admin
プロジェクト アクセス(Atlas Vector Search インデックスを作成するため)。Atlas クラスターにロードされたサンプル データ。
クラスターでクエリを実行するのに必要な
mongosh
またはサポートされている MongoDB ドライバー。
注意
Atlas Vector Search クエリは、$vectorSearch
集計ステージを通じて任意のドライバーを使用して実行できます。ここで取りあげているチュートリアルにはさまざまなドライバーの例が含まれています。詳細については、該当するチュートリアル ページを参照してください。
Atlas CLI を使用して作成したローカル Atlas 配置で、これらのチュートリアルを完了することもできます。 詳細については、「 Atlas 配置のローカル配置の作成 」を参照してください。
チュートリアルについて
「 Atlas クラスターのデータに対してセマンティック検索を実行する方法 」では、
sample_mflix.embedded_movies
コレクション内のベクトル埋め込みに対して ANN検索をインデックス化して実行する方法について説明します。「 Atlas Vector Search と Atlas Search を使用してハイブリッド検索を実行する 」では、
sample_mflix.embedded_movies
コレクションに対してセマンティック検索を実行し、その結果を Atlas Search の全文検索結果と結合する方法について、逆順ランク統合を使用して構成されています。「 RAGAtlas Vector SearchAtlas VectorAtlas Vector Search RAGSearch を使用してローカル 構築する 」 では、 キーを必要とせずに、 の埋め込みを生成し、ローカル埋め込みと生成モデルを使用して RGAPI を実装する方法について説明します。
「 Vyage AI埋め込みを使用して自動クォーテーションを実行する方法 」では、Vorage AI の
voyage-3-large
埋め込みモデルで生成されたベクトル埋め込みを自動的に量化する方法について説明します。