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MongoDB Vector Search を使い始める

Atlas クラスタのセットアップや、サンプルベクトル検索インデックスの作成、サンプルのセマンティック検索クエリの実行方法など、Atlas Vector Search を使い始める手法をご紹介します。

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ベクトル検索を実行するための簡単な 3 つのステップ

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ベクトル埋め込みを作成するか、当社にお任せください

API 呼び出しのオーケストレーションを不要にします。選択したオープンソースモデルを使用するか、Community Edition の自動埋め込み(プレビュー)を活用できます。

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ベクトル検索インデックスを作成

検索したいベクトル埋め込みのインデックスを定義し、効率的な検索のためにデータを事前にフィルタリングするフィールドを指定します。

インデックスについて詳しく見る
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ベクトル検索クエリを実行

集計パイプラインの $vectorSearch ステージを使用して、近似最近傍探索(ANN 探索)または厳密な最近傍探索(ENN 探索)のベクトル検索を実行します。

検索クエリの実行について詳しく見る

関連リソース

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ドキュメント

Atlas Vector Search の活用を最大化する方法をドキュメントで詳しく説明します。

ドキュメントを見る
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ブラウザ上でチャットボットを構築

コードを一行も書かずに、最新の MongoDB Search Playground ツールである Chatbot Demo Builder を使って Q&A チャットボットを作成できます。

構築の開始
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ジェネレーティブ AI のスキルを強化

MongoDB の AI アプリケーションを構築するために必要な技術コンテンツを含む、マイペースで学べる3つのトラックがある AI ラーニングハブのリソースをご覧ください。

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MongoDB Vector Search の使用を開始

MongoDB は、データのベクトル埋め込み変換と検索、インテリジェントなアプリケーションの構築を簡素化し、迅速化します。
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次の方法で構築を始めましょう:
  • シンプルなデプロイメント
  • 一貫した開発者体験
  • 水平、垂直、および独立したスケーリング
  • 統合された AI エコシステム
  • 世界中の 115 以上のリージョンで利用可能