ベクトル検索クエリの実行

検索データの事前フィルタリング

データを事前にフィルタリングして、セマンティック検索の範囲を絞り込み、関連するベクトルのみが比較で考慮されるようにすることができます。 filter オプションを使用してデータを事前にフィルタリングすると、 MongoDB ベクトル検索 はデータのサブセットのみに対してセマンティック検索を実行するため、 MongoDB ベクトル検索クエリで使用される計算リソースが削減され、パフォーマンスが向上します。

事前フィルターは制限がかかりすぎる可能性があり、ベクトル検索中に考慮する必要があるクエリにセマンティックに類似しているデータが事前フィルターにより除外される可能性があるためです。これを軽減するために、クエリが次の動作を行うように、広範なフィルター条件を設定することをお勧めします。

• 関連する結果ができるだけ多く含まれます。

• 結果から関連のないデータを除外します。

• 結果内にリクエストされた数のドキュメントを返します。

フィルタリング後の検索結果

インデックスのサイズが事前フィルタリングに最適でない場合、または広範な事前フィルタリング条件を設定している場合は、ベクトル検索結果を後フィルタリングして、関連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リングするには、 ステージの後に$match$vectorSearch ステージなど、サポートされている任意の集計パイプラインステージ を使用できます。詳細については、「 その他のパフォーマンスに関する推奨事項 」を参照してください。

$project結果で返すフィールドを選択するには、結果内にすべてのフィールドが必要な場合を除き、 ステージを使用します。クエリのパフォーマンスを向上させるには、$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、 ステージを使用して$project を含め、次にvectorSearchScore $matchステージを使用して特定のスコアしきい値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 演算子を使用して、1 回のクエリでフィルターの配列を指定できます。

  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。