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

インデックスのサイズが事前フィルターに最適でない場合、または広範な事前フィルターの条件を設定した場合は、ベクトル検索の結果を書き込みフィルターして、関連するデータのみを返すことができます。ベクトル検索の結果をフィルターするには、集計パイプライン ステージのような、サポートされている集計パイプライン ステージを使用できます。たとえば、$match ステージの後に $vectorSearch ステージを使用できます。詳しく学ぶには、その他のパフォーマンスの推奨事項を参照してください。

結果にすべてのフィールドが必要な場合を除き、結果に返すフィールドを選択するには、$project ステージを使用します。クエリのパフォーマンスを向上させるには、$project ステージでベクトル フィールドを除外することをお勧めします。

例として、$project ステージを使用して vectorSearchScore を含め、$match ステージを使用して特定のスコアスレッショールを超えるドキュメントのみを返すことができます。

フィルターに関する考慮事項

• MongoDB ベクトル検索 は、$eq の短縮形をサポートしています。短縮形式では、クエリに $eq を指定する必要はありません。

  $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") }

• $and MQL 演算子を使用すると、単一のクエリ内でフィルターの配列を指定することができます。

  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 ] } }  ]}

• ファジー検索、フレーズ一致、ロケーション フィルタリング、ロケーション フィルタリング、その他の分析テキストなどの高度なフィルタリング機能については、vectorSearch 演算子を使用します。$search ステージで。