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Atlas Vector Search

Overview

このガイドでは、Atlas ベクトル検索機能を使用して、ドキュメントに対して検索を実行する方法を学習できます。 Lambda MongoDB は、モデルに対して Atlas ベクトル検索クエリを直接実行するためのAPIを提供します。このガイドでは、Atlas ベクトル検索インデックスの作成方法と、Lambda 統合を使用して検索を実行する方法の例を示します。

注意

配置の互換性

Atlas ベクトル検索機能は、 MongoDB Atlasクラスターに接続する場合にのみ使用できます。この機能は、自己管理型の配置では使用できません。

Atlas ベクトル検索の詳細については、Atlas ドキュメントの概要を参照してください。Atlas ベクトル検索 API は、内部的には $vectorSearch集計演算子を使用してクエリを実行します。この演算子の詳細については、Atlas ドキュメントの $vectorSearch 参照を参照してください。

注意

このガイドで説明されているメソッドは、すべてのタイプの Atlas ベクトル検索クエリで使用できない場合があります。より複雑なユースケースについては、集計ビルダを使用して集計パイプラインを作成します。

ドキュメントに対して高度な全文検索を実行するには、 Lambda MongoDB Atlas Search API を使用できます。この機能について詳しくは、Atlas Search のガイドを参照してください。

Atlas Vector Search インデックスの作成

Atlas Searchインデックスは、次のいずれかの方法で作成できます。

Schema ファサードで create() メソッドを呼び出し、インデックス作成の詳細を含む vectorSearchIndex()ヘルパーメソッドを渡します。この戦略の詳細については、スキーマビルダガイドの「Atlas Search とベクトル検索インデックスの管理」セクションを参照してください。

コレクションにアクセスし、 MongoDB PHPライブラリから createSearchIndex() メソッドを呼び出します。次のコードに示すように、type オプションは 'vectorSearch' として指定する必要があります。

$collection = DB::connection('mongodb')->getCollection('movies');
$collection->createSearchIndex([
    'fields' => [
        [
            'type' => 'vector',
            'numDimensions' => 4,
            'path' => 'embeddings',
            'similarity' => 'cosine'
        ],
    ],
], ['name' => 'vector_index', 'type' => 'vectorSearch']);

クエリの実行

このセクションでは、Lambda 統合で Atlas ベクトル検索 API を使用する方法を学習できます。 Lambda 統合では、クエリビルダーメソッドとして、および Eloqueent モデルメソッドとして vectorSearch() メソッドが提供されます。vectorSearch() メソッドを使用して、コレクション内のドキュメントに対して Atlas ベクトル検索クエリを実行できます。

次のパラメータをvectorSearch()メソッドに渡す必要があります。

Parameter	タイプ	説明
`index`	`string`	ベクトル検索インデックスの名前
`path`	`string`	ベクトル埋め込みを保存するフィールド
`queryVector`	`array`	クエリのベクトル表現
`limit`	`int`	返される結果の数

次のコードでは、前述の「vector Atlas ベクトル検索インデックスの作成」セクションで作成されたインデックスを使用して、movies コレクションに対して Atlas ベクトル検索クエリを実行します。

$movies = Book::vectorSearch(
    index: 'vector',
    path: 'vector_embeddings',
    // Vector representation of the query `coming of age`
    queryVector: [-0.0016261312, -0.028070757, ...],
    limit: 3,
);

[
   { "title": "Sunrising",
     "plot": "A shy teenager discovers confidence and new friendships during a transformative summer camp experience."
   },
   { "title": "Last Semester",
     "plot": "High school friends navigate love, identity, and unexpected challenges before graduating together."
   }
]

vectorSearch()メソッドを使用して、さまざまな種類の Atlas Search クエリを実行できます。目的のクエリに応じて、次の任意のパラメーターを vectorSearch() に渡すことができます。

任意のパラメーター	タイプ	説明	デフォルト値
`exact`	`bool`	完全最近傍（`true`）検索または近似近傍（`false`）検索を実行するかどうかを指定します	`false`
`filter`	`QueryInterface` or `array`	検索するドキュメントの事前フィルターを指定します	フィルタリングなし
`numCandidates`	`int` or `null`	検索中に使用する最近傍の数を指定します	`null`

注意

QueryInterfaceインスタンスを構築するには、MongoDB\Builder\Queryクラスをアプリケーションにインポートする必要があります。

これらのパラメータの詳細については、Atlas ドキュメントの $vectorSearch 演算子参照の「フィールド」セクションを参照してください。

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