AI エージェント向け: ドキュメントインデックスは https://www.mongodb.com/ja-jp/docs/llms.txt で利用できます。すべてのページの markdown バージョンは、いずれかの URL パスに .md を追加することで利用できます。
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自動埋め込みの管理

Atlas UIから自動埋め込みを管理できます。

自動埋め込みを有効にするには、autoEmbed タイプのMongoDB ベクトル検索インデックスを作成する必要があります。詳細については、自動埋め込みインデックスの作成 を参照してください。

組織レベルで自動埋め込みを無効にするには、Atlas リソース ポリシーを使用します。自動埋め込みを完全に無効にするか、プロジェクト レベルの例外を使用して無効にすることができます。

自動埋め込みを完全に無効にするには、Atlas リソース ポリシーで次の構文を使用します。

forbid (
principal,
action == ResourcePolicy::Action::"search.index.modify",
resource
)
when {
context.search.index.isAutoEmbed
};

特定のプロジェクトの例外を使用して Automated Embedding を無効にするには、Atlas Resource Policy で次の構文を使用します。各 <project-id> を除外するプロジェクトの ID に置き換えます。プロジェクトID を見つけるには、次を参照してください: プロジェクト設定の管理。

forbid (
principal,
action == ResourcePolicy::Action::"search.index.modify",
resource
)
when {
context.search.index.isAutoEmbed
}
unless {
resource in ResourcePolicy::Project::"<project-id-1>" ||
resource in ResourcePolicy::Project::"<project-id-2>"
};

これらのポリシーが有効になっている場合、新しい autoEmbed タイプのインデックスの作成が防止されます。リソースポリシーが有効になる前に作成されたインデックスは影響を受けず、コンプライアンスを維持するために手動で削除する必要があります。

このポリシーを組織に適用するには、次の手順に従います。

1
  1. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの [組織] メニューから目的の組織を選択します。

  2. サイドバーで、Organization Settings をクリックします。

2

サイドバーで、Configurations ヘッダーの下の Resource Policies をクリックします。

3
4
  1. ポリシーに一意の名前を付けます。

  2. (任意)説明を追加します。

  3. Cedar Policyフィールドに、Cedar ポリシーを貼り付けます。<project-id> をグループ IDに置き換えます。

5

自動埋め込みを有効にするには、次の手順を実行する必要があります。

1

モデルAPIキー」を参照してください。

2

モデルAPIキー」を参照してください。

3

詳細については、Voyage AI API キーを参照してください。

4

詳細については、自動埋め込みインデックスの作成 を参照してください。

自動埋め込みサービスの集計されたトークン使用量とembedding modelリクエストを表示するには、

1
2

MongoDB 検索するページには、Search & Vector Search オプションまたは Data Explorer から移動できます。

  1. まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。

  3. サイドバーで、 Database見出しの下のSearch & Vector Searchをクリックします。

  4. プロジェクトに複数のクラスターがある場合は、Select cluster ドロップダウンから使用するクラスターを選択し、[Go to Atlas Search] をクリックします。

    検索とベクトル検索ページが表示されます。

  1. まだ表示されていない場合は、プロジェクトを含む組織をナビゲーション バーの Organizations メニューで選択します。

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。

  3. サイドバーで、 Database見出しの下のData Explorerをクリックします。

  4. データベースを展開し、コレクションを選択します。

  5. コレクションのIndexesタブをクリックします。

  6. バナー内の Search and Vector Search リンクをクリックします。

    検索とベクトル検索ページが表示されます。

3
4

Automated埋め込み使用 ページが表示されます。Automated Embedding Usage ページには次の情報が表示されます。

セクション
説明

使用状況の概要

使用されたトークンの合計と残りの無料トークンを含む、自動埋め込みの使用状況の概要。

model別使用量

embedding model別のトークン使用量の内訳。

操作別の使用

操作タイプ別(インデックスの作成とクエリ)のトークン使用量の内訳。

5
1
2
  1. まだ表示されていない場合は、以下から目的の組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. 組織レベルで、ナビゲーション バーの AI Models ヘッダーの下の Usage をクリックします。

3
4

Usage ページには、組織内のすべてのモデルAPIキーの使用状況メトリクスが表示されます。ページには、次のタブがあります。

  • Usage Activity:組織の詳細な使用状況メトリクスとチャートが表示されます。

  • Free Usage: モデル別の無料割り当て消費量を表示。

詳しくは、使用状況ページの機能を参照してください。

自動埋め込みのレート制限を表示するには:

1
2
  1. まだ表示されていない場合は、以下から目的の組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。

  3. サイドバーで、Database ヘッダーの下の Search & Vector Search をクリックします。

    検索とベクトル検索ページが表示されます。

3
4

ページには、次の情報が表示されます。

名前
説明
Model

Voyage AI埋め込みモデルのリスト。

Tokens Per Minute (TPM)

1 分あたりに処理できるトークンの数。

Requests Per Min (RPM)

1 分あたりに送信できるAPIリクエストの数。

1
2
  1. まだ表示されていない場合は、以下から目的の組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. 組織レベルで、ナビゲーション バーの AI Models ヘッダーの下の Rate Limits をクリックします。

3

ページには、次の情報が表示されます。

名前
説明
Model

Voyage AI埋め込みモデルのリスト。

Tokens Per Minute (TPM)

1 分あたりに処理できるトークンの数。

Requests Per Min (RPM)

1 分あたりに送信できるAPIリクエストの数。

無料階層を使用していて、自動埋め込みのレート制限を増やす必要がある場合は、有料階層にアップグレードするための支払い方法を追加します。「お支払い方法の設定」を参照してください。

有料階層を使用している場合、使用量が増加すると、 MongoDB はレート制限を自動的に増加させます。以上のレート制限が依然として必要な場合は、 MongoDBサポート にお問い合わせください。