ベクトル検索近似最近傍探索および厳密最近傍探索クエリの実行

事前フィルター検索データ

データを事前フィルターすることで、セマンティック検索の範囲を絞り込み、比較対象として関連するベクトルのみが考慮されるようにできます。filter オプションを使用してデータを事前フィルターすると、MongoDBベクトル検索はデータのサブセットのみでセマンティック検索を実行し、検索結果の精度が向上します。

プレフィルターは制限が厳しすぎる可能性があります。プレフィルターはプレフィルターと正確に一致しないデータを除外する可能性がありますが、そのデータはベクトル検索中に考慮するクエリと意味的に類似しています。これを軽減するには、広範なフィルター条件を設定して、クエリが次のことを実行するようにすることをお勧めします。

• 可能な限り多くの関連する結果が含まれます。

• 結果から関係のないデータを除外します。

• 結果におけるリクエストされた数のドキュメントを返します。

フィルター書き込みの検索結果

If your index size isn't optimal for pre-filtering or if you set broad pre-filtering criteria, you can post-filter your vector search results to return only relevant data. To filter the results of your vector search, you can use any supported aggregation pipeline stage, such as the $match stage, after the $vectorSearch stage. To learn more, see Additional Performance Recommendations.

To select the fields to return in the results, use the $project stage unless you need all the fields in the results. We recommend excluding the vector field in the $project stage to improve query performance.

For example, you can use the $project stage to include the vectorSearchScore and then use the $match stage to return only documents above a certain score threshold.

フィルターに関する考慮事項

• MongoDB Vector Search supports the short form of $eq. In the short form, you don't need to specify $eq in the query.

  $eq の付いた次のフィルターを例に挙げます。

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

  これは、$eq の短縮形を使用する次のフィルターと同等です。

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

• You can use the $and MQL operator to specify an array of filters in a single query.

  たとえば、genres フィールドが Action に等しく、かつ year フィールドの値が 1999、 2000、または 2001 に等しいドキュメントの次のプレフィルターを考えてみましょう。

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

• For advanced filtering capabilities such as fuzzy search, phrase matching, location filtering, and other analyzed text, use the vectorSearch operator in a $search stage.