벡터 검색 근사 최근접 이웃 및 등가 최근접 이웃 쿼리 실행

검색 데이터 사전 필터

데이터를 사전 필터링하여 시맨틱 검색의 범위를 족피고 비교 대상으로 관련 벡터만 고려하도록 할 수 있습니다. filter 옵션을 사용하여 데이터를 사전 필터링하면 MongoDB 벡터 검색은 데이터의 하위 집합에서만 시맨틱 검색을 수행하여 검색 결과의 정확도를 높입니다.

사전 필터링은 사전 필터가 사전 필터와 정확히 일치하지 않지만 벡터 검색 동안 고려하려는 쿼리와 의미적으로 유사한 데이터를 제외할 수 있으므 너무 제한적일 수 있습니다. 이를 완화하려면 쿼리가 다음을 수행하도록 넓은 필터 기준을 설정하는 것이 좋습니다.

• 가능한 한 많은 개의 관련 결과를 포함합니다.

• 결과에서 무관한 데이터를 제외합니다.

• 결과에서 요청한 수의 문서를 반환합니다.

검색 결과 게시 필터

If your index size isn't optimal for pre-filtering or if you set broad pre-filtering criteria, you can post-filter your vector search results to return only relevant data. To filter the results of your vector search, you can use any supported aggregation pipeline stage, such as the $match stage, after the $vectorSearch stage. To learn more, see Additional Performance Recommendations.

To select the fields to return in the results, use the $project stage unless you need all the fields in the results. We recommend excluding the vector field in the $project stage to improve query performance.

For example, you can use the $project stage to include the vectorSearchScore and then use the $match stage to return only documents above a certain score threshold.

필터 고려 사항

• MongoDB Vector Search supports the short form of $eq. In the short form, you don't need to specify $eq in the query.

  예를 들어, $eq가 포함된 다음 필터를 가정하겠습니다.

  "filter": { "_id": { "$eq": ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5") }

  이는 $eq의 짧은 형식을 사용하는 다음 필터와 동일합니다.

  "filter": { "_id": ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5") }

• You can use the $and MQL operator to specify an array of filters in a single query.

  예를 들어 genres 필드가 Action이고 year 필드가 1999, 2000 또는 2001인 문서에 대해 다음과 같은 사전 필터를 사용한다고 가정해 보겠습니다.

  "filter": {
    "$and": [
      { "genres": "Action" },
      { "year": { "$in": [ 1999, 2000, 2001 ] } }
    ]
  }

• For advanced filtering capabilities such as fuzzy search, phrase matching, location filtering, and other analyzed text, use the vectorSearch operator in a $search stage.