이 작업에 관한 정보
클러스터 설정
벡터 검색 인덱스 만들기
이 섹션에서는 클러스터 에 로드하는 샘플 데이터에 MongoDB Vector Search 인덱스 생성합니다.
벡터 검색 쿼리 실행
이 섹션에서는 인덱싱된 필드 에 대해 샘플 MongoDB 벡터 검색 쿼리 실행 .
문제 해결
학습 요약
이 빠른 시작은 제공된 쿼리 와 의미상 관련된 텍스트가 포함된 문서를 클러스터 에서 검색하는 데 중점을 두었습니다. 그러나 이미지나 동영상과 같이 클러스터 에 쓰기 (write) 수 있는 모든 유형의 데이터를 나타내는 임베딩에 벡터 검색 인덱스 생성할 수 있습니다.
샘플 데이터
벡터 임베딩
벡터 인덱스 정의
벡터 검색 쿼리
이 빠른 시작에서 실행한 쿼리는 집계 파이프라인이며, 여기서 $vectorSearch 단계는 근사 최근접 이웃(근사 최근접 이웃) 검색을 수행한 다음 결과를 구체화하는 $project 단계를 수행합니다. 등가 최근접 이웃(ENN) 사용을 포함하여 시맨틱 검색 쿼리의 모든 옵션이나 filter 옵션을 사용하여 시맨틱 검색의 범위를 좁히는 방법을 보려면 벡터 검색 쿼리 실행을 참조하세요.