Para agentes de IA: um índice de documentação está disponível em https://www.mongodb.com/pt-br/docs/llms.txt — as versões de markdown de todas as páginas estão disponíveis anexando .md a qualquer caminho de URL.
Menu Docs

Log de alterações do MongoDB Search e do MongoDB pesquisa vetorial

Observação

Aplica-se ao MongoDB Search hospedado no Atlas e à pesquisa vetorial do MongoDB

Este changelog se aplicar apenas ao MongoDB Search e ao MongoDB pesquisa vetorial hospedados no Atlas. Para encontrar notas da versão para MongoDB Search e MongoDB pesquisa vetorial nas edições Community e Enterprise autogerenciado, consulte as Notas da versão do MongoDB Search e pesquisa vetorial autogerenciado.

  • Suporta índice classificado para pré-classificar documentos em ordem crescente ou decrescente no momento do índice, em vez de classificar no momento da query.

  • Adiciona o filtro de token englishMinimalStemming.

  • Adiciona a reclassificação nativa por meio do estágio de agregação $rerank para reordenar documentos de entrada usando os modelos de reclassificação da Voyage AI .

  • Makes support for nested embedding in MongoDB Vector Search indexes generally available.

  • Aumenta o número máximo de buckets para 10000 para as facetas número e data.
  • Aumenta o número máximo de buckets para 10000 para facetas de string.
  • Adiciona suporte de visualização para $vectorSearch pesquisa vetorial em arrays de embedding e arrays de documento incorporado contendo vetores.
  • Apresenta a opção storedSource para índice de pesquisa vetorial do MongoDB para armazenar campos de documento de origem com o índice e retorná-los em resultados $vectorSearch usando returnStoredSource.
  • Adiciona suporte para faceta de seleção múltip para permitir que os usuários filtrem por vários buckets dentro da mesma faceta sem recalcular as contagens para os outros buckets nessa faceta.
  • Adiciona suporte de visualização para índices flat na pesquisa vetorial do MongoDB por meio do valor flat para a opção indexingMethod. Os índices flat fornecem suporte aprimorado para cargas de trabalho multilocatário, oferecendo melhor desempenho, recall e eficiência de recursos.

  • Executes queries concurrently across index partitions if concurrent is set to true.

  • Adiciona suporte de visualização para pré-filtros lexicais para pesquisa vetorial com a adição do operador vectorSearch e o tipo de índice de vetor. Isso permite filtrar documentos por funcionalidades de texto analisadas, como pesquisa difusa, correspondência de frases, filtragem de localização, correspondência de padrões wildcard e assim por diante, antes de executar pesquisas de similaridade vetorial.
  • Custo de armazenamento deduplicado para campos de string com índice multi.

  • Corrige um problema com os tipos de campo token ao facetar em campos de alta cardinalidade.

  • Suporta o operador $exists no pré-filtro $vectorSearch.

  • Suporta consulta, filtro e recuperação de objetos dentro de arrays como documentos individuais usando returnScope.

    • Adiciona o operador hasRoot para consultar campos de documento raiz ao usar returnScope.

    • Adiciona o operador hasAncestor para consultar campos de nível superior ou de nível igual ao usar returnScope.

    • Aceita o armazenar de campo aninhados em array de objeto usando storedSource para recuperação com returnStoredSource para query usando qualquer operador.

  • Adiciona suporte para configurar a indexação dinâmica com typeSets. Para saber mais, consulte Configurar um typeSet.

  • Iniciando com MongoDB 8.0.14, as opções returnStoredSource e scoreDetails devem ser configuradas para true ou false. Queries que especificam null para estas opções falharão.

  • Adiciona suporte para especificar os algoritmos de similaridade stableTfl ou boolean na indexação de campos string como tipos do MongoDB Search string e autocomplete. Esses algoritmos são aplicados no momento da query para calcular as pontuações do MongoDB Search com os operadores text, phrase, queryString e autocomplete. Para saber mais, consulte Detalhes da pontuação.

  • Suporta a definição do operador $ne para null nos filtros de pesquisa vetorial do MongoDB.

  • Melhora o carregamento de destaques sempre recuperando destaques do campo de string base .

  • Ignora baixar de snapshots que excedem o limite de idade configurado.

  • Atualiza o manuseio de credenciais do blobstore para usar o novo campo refreshDate em vez do campo expirationDate obsoleto.

  • Adiciona uma métrica de uso de memória necessária.

  • Adiciona suporte para novos tipos de filtro de token keywordRepeat e removeDuplicates para analisadores personalizados.

  • Remove o suporte para os derivadores obsoletos kp e lovins para o tipo de filtro de token snowballStemming.

  • Altera o tratamento do derivador german para tremas, de modo que as letras alemãs ä, ö e ü sejam expandidas para ae, oe e ue, respectivamente.

  • O derivador german2 está desatualizado.

  • MongoDB v8.1 tem suporte para:

    • Criando índices de pesquisa em visualizações usando mongosh métodos e Driver.

    • Executando query $search, $searchMeta e $vectorSearch em visualizações padrão.

  • Apresenta logs estruturados em JSON mongot log.

  • Adiciona a capacidade de faceta em tipos de token. stringFacet ainda é suportado, mas agora está desatualizado.

  • Expõe os parâmetros de construção do gráfico Hierarchical Navigable Small Worlds para uma definição de índice do MongoDB Vector Search .

  • Adiciona número de segmentos e estatísticas por segmento ao resultado explicativo do MongoDB pesquisa vetorial explain.

  • Aumenta o limite de dimensão vetorial para 8192.
  • Suporta o recurso de quantização escalar para reduzir os principais requisitos de memória da pesquisa vetorial em cerca de 75%.

  • Suporta o recurso de quantização binária para reduzir os principais requisitos de memória da pesquisa vetorial em cerca de 97%.

  • Suporta a ingestão de int1 vetores usando o novo vector subtipo BinData.

  • Suporta pesquisa ENN utilizando int8 int1 subtipos e.

  • Corrige um problema que fazia com que os nós de pesquisa falhasse quando o disco estava cheio.
  • Suporta sinônimos em consultas de frases.

  • Adiciona suporte para o campo matchCriteria ao operador de texto.

  • Altera o comportamento dos índices com mapeamento de sinônimos com falha para que as consultas que não usam o mapeamento de sinônimos afetados possam ser executadas com sucesso.

  • Solução de um erro que causava problemas de consistência ao usar searchAfter ou searchBefore com nós de pesquisa.

  • Índices de transição em que o limite de objetos de índice é atingido para um estado OBSOLETO consultável.

  • Suporta tipos de token de indexação em documentos incorporados.

  • Suporta utilizar o comando mongosh ou métodos de assistente do driver para criar, recuperar, editar ou excluir índices de pesquisa MongoDB em clusters M0, M2 ou M5 Atlas.

  • Suporta ingestão de vetores float32 e int8 usando o novo tipo de vetor BSON.

  • Suporta pré-filtragem usando arrays com todos os operadores.

  • Suporta o uso de ObjectId com operadores de intervalo nos pré-filtros do MongoDB Vector Search .

  • Suporta o uso de valores UUID com todos os operadores nos pré-filtros do MongoDB Vector Search .

  • Suporta o uso do operador $not nos pré-filtros do MongoDB Vector Search.

Para MongoDB Search:

  • Atualizações para Java 21.

    O Java 21 suporta SIMD, o que aumenta a quantidade de paralelismo que a CPU pode fazer durante comparações vetoriais.

  • Atualiza todos os índice para oferecer suporte à opção de classificação para os tipos number e date.

  • Indexa automaticamente os valores null e UUID se você habilitar mapeamentos dinâmicos, o que pode aumentar o tamanho do seu índice.

  • Oferece suporte ao uso do operador de faixa e da opção de classificação com tipos ObjectId.

  • Suporta o uso da opção de classificação com valores booleanos.

Observação

O Atlas reindexa todos os seus índices existentes do MongoDB Search no cluster do Atlas de forma contínua. A IU do Atlas exibe alertas que indicam o momento da sua reindexação. Os clusters que não usam nós de pesquisa separados podem apresentar um aumento temporário na utilização do disco e da CPU durante a reindexação. Para clusters que usam nós de pesquisa separados, o Atlas implanta temporariamente nós adicionais gratuitamente para reindexação para evitar tempo de inatividade para troca de índices quando a nova construção de índice for concluída.

  • Apresenta o MongoDB Search Query Templates no Search Tester, o que facilita a query com query pré-escritas $search, incluindo cláusulas condicionais como must e should, autocomplete para experiências de pesquisa enquanto digita, facetas e muito mais. Para aprender mais, consulte Defina sua query.

  • Introduz alterações nos endpoints da API de pesquisa do MongoDB. Para saber mais, consulte a API Changelog para a versão de maio de 31 2024.

  • Corrige um problema onde o MongoDB Search não incluiu o campo _id para alguns documentos nos resultados ao utilizar o returnStoredSource.
  • Corrige um problema em que o MongoDB Search acionava sincronizações iniciais espúrias após determinadas alterações de configuração mongod.

  • Reconstrói índices onde a versão de definição está ausente.

  • Corrige um problema em que o MongoDB Search não gerava resultados para searchAfter ou searchBefore consultas quando as pontuações estavam empatadas.

  • Adiciona a capacidade de query e classificar por valores nulos e UUID.

  • Atualiza as queries do MongoDB Vector Search para serem executadas simultaneamente por padrão nos nós de pesquisa.
  • Reativa a remoção de classificação .

  • Inclui query de sinônimos em explain().

  • Aumenta o limite de dimensão vetorial para 4096.

  • Corrige um problema em que os clusters do Atlas sharded executando o MongoDB v7.2.0 retornavam um erro para estágios $searchMeta que contêm o coletor facet .
  • Oferece suporte à recuperação de resultados $search sequencialmente após ou antes de um ponto de referência, que você pode especificar usando um token gerado pela palavra-chave $meta searchSequenceToken. Para saber mais, consulte Paginar os resultados.
  • Suporta o uso de operadores equals, in e faixa para executar a correspondência exata e a filtragem no BSON strings indexado como o tipo de token do MongoDB Search.

Observação

Estamos no processo de lançar a nova experiência de Vector Search do MongoDB com uma definição de índice de Vector Search MongoDB dedicada. Ele estará disponível em seu projeto nos próximos dias ou após a próxima período de manutenção.

Apresenta $vectorSearch para executar pesquisa semântica em dados no seu cluster Atlas executando MongoDB 7.0.2.

Observação

A pesquisa vetorial MongoDB está disponível como um recurso de pré-visualização para avaliação e coleta de feedback do usuário. Não é recomendado para implantações de produção, pois o recurso e a documentação correspondente podem mudar a qualquer momento durante o período de pré-visualização.

Para aprender mais, consulte Visão geral da pesquisa vetorial do MongoDB.

  • Suporta a configuração do analisador personalizado no Editor Visual da IU do Atlas.

  • Suporta configuração de tipo de token no Atlas IU Visual Editor.

  • Executa a atualização do sistema. Você pode notar algumas alterações de desempenho de indexação e consulta.
  • Suporta realce em campos se os campos forem indexados em um campo principal do tipo de documento para predicados de query especificados dentro do embeddedDocument operador.

  • Inicia a sincronização inicial automaticamente em determinados cenários com sharding.

  • Corrige um bug que fazia com que as alterações no mapeamento do campo do token fossem ignoradas.

  • Adiciona a opção classificar, que suporta a classificação em ordem crescente ou decrescente nos campos que você define no índice do MongoDB Search para classificação.

    Observação

    A opção de classificação do MongoDB Search está disponível em clusters sharded somente se você executar o MongoDB v6.0+.

  • Limita o operador knnBeta como um operador de nível superior.

  • Introduz a capacidade de realizar pesquisas de texto, wildcard, expressões, correspondências parciais e de faixa nos campos string usando o operador queryString.

  • Melhora o desempenho do $search com $limit.

  • Para clusters Atlas que executam o MongoDB 6.0.8 ou posterior em M10 ou clusters superiores, introduz a capacidade de criar e gerenciar índices de pesquisa do MongoDB a partir do mongosh e do driver NodeJS.

    Observação

    Esta versão não permite utilizar o comando mongosh ou métodos de assistente do driver para criar, recuperar, editar ou excluir índices de Pesquisa MongoDB em clusters M0, M2 ou M5 Atlas.

  • Fornece visualização da pesquisa vetorial para armazenar, indexar e consultar vetores usando o MongoDB Search.
  • Adiciona suporte para restaurar índices do MongoDB Search a partir de snapshots de backups em nuvem de clusters M10 ou maiores.
  • Suporta o rastreamento de termos de pesquisa em queries e a visualização de análise de query para termos de pesquisa monitorados na IU do Atlas para M10 ou Atlas clusters superiores.
  • Adiciona o operador in, que realiza uma pesquisa por uma array de valores e retorna documentos em que o valor do campo é igual a qualquer valor na array especificada.

  • Altera a opção operator do coletor de faceta para ser opcional. facet queries que você especificar sem um operador serão executadas em todos os documentos indexados.

  • Suporta o tipo embeddedDocuments no modo de configuração do editor visual do MongoDB Search na IU do Atlas.
  • Atualizações para o MongoDB Search, que incluem o seguinte:

    • Aprimoramentos de consulta

      • Suporta \w, \W, \D, \s e \S expressões regulares na query regex. No entanto, o MongoDB Search não retorna resultados para caracteres diferentes de s, S, w, W, d e D na query de regex. Recomendamos usar barras invertidas de acordo com os padrões da regex.

      • Atualizações dos domínios de nível superior do tokenizador de e-mail do banco de dados da zona raiz IANA.

    • Melhorias no destaque

      • O seletor de passagem trunca trechos longos para mostrar um trecho mais curto, o que corrige a causa da falha de queries quando a passagem é longa.
    • A saída "explain" de algumas queries pode ser diferente. Se você usar explain, verifique se as alterações não quebram a lógica do seu ambiente.

    Além das alterações exibidas anteriormente, você pode notar algumas alterações de desempenho de indexação e queries.

  • Apresenta o operador moreLikeThis para recuperar documentos semelhantes a um ou mais documentos de entrada.

  • Otimiza o processamento em lote interno para melhorar o desempenho da query de origem armazenada quando sua query corresponder a um grande número de documentos (5.000 ou mais).
  • Introduz um novo Project Search Index Editor papel para criar, visualizar, editar e excluir índices de Pesquisa MongoDB utilizando a UI ou API do Atlas.

  • Atende a consultas usando seu último índice válido se a nova definição de índice for inválida.

  • Remove o limite de cláusulas padrão de Lucene de 1024 para BooleanQuery em clusters dedicados.

    Observação

    Estamos estendendo o suporte para faceta em campos numéricos e de data usando os tipos de número e data de agosto a setembro de 2022. Você deve migrar para os tipos numberFacet e dateFacet em todas as definições de índice para facetar em campos numéricos e de data, respectivamente.

  • Adiciona os tipos de dados numberFacet e dateFacet para executar query de faceta nos campos de número e data, respectivamente.

    Observação

    Estamos estendendo o suporte para faceta em campos numéricos e de data usando os tipos de número e data de agosto a setembro de 2022. Você deve migrar para os tipos numberFacet e dateFacet em todas as definições de índice para facetar em campos numéricos e de data, respectivamente.

  • Adiciona filtro de token reverso, que inverte cada token de string.
  • Adiciona o filtro de token asciiFolding para converter caracteres unicode aleatórios, numéricos e tokenizados que não estão no Bloco Basic Latin Unicode para seus equivalentes ASCII.

Aprimoramentos do preenchimento automático nesta versão:

  • Adiciona compatibilidade com analisadores na definição de índice para preenchimento automático.

  • Aumenta as correspondências exatas no operador de preenchimento automático.

  • Adiciona a estratégia de tokenização rightEdgeGram para criar tokens semelhantes a edgeGramcomeçando no lado direito das palavras (em vez do lado esquerdo).

Correções de erros nesta versão:

  • Corrige o erro de realce objectId .
  • Permite que os índices entrem em um estado de recuperação e permaneçam disponíveis após encontrar determinados erros de replicação.
  • Adiciona suporte para sinônimos, que podem ser definidos em uma coleção e mapeados para índices de pesquisa por meio da API do Atlas.
  • Suporta caminho wildcard para realce.
  • Adiciona filtro de token de palavra de parada para remover tokens que correspondem às palavras de parada especificadas.
  • Corrige um problema ao destacar erros de geração quando combinado com operadores de igualdade ObjectId.
  • Melhora o desempenho da indexação de sincronização inicial.
  • Adiciona maxNumPassages e maxCharsToExamine para realçar.
  • Melhora o desempenho da indexação de estado constante.
  • Remove o requisito de tempo de inatividade ao reconstruir definições de índice modificadas.
  • Adiciona suporte para caminho wildcard.
  • Adiciona uma nova opção de índice para excluir o norms campo , permitindo que um índice de pesquisa ignore o comprimento do campo ao pontuar os resultados da pesquisa.

  • Adiciona a opção tokenOrder ao operador de preenchimento automático, permitindo termos não ordenados em query de pesquisa.

  • Aprimora as mensagens de erro para facilitar a depuração de queries, incluindo a eliminação de rastreamentos de pilha e outras mensagens específicas de Java.

  • Adiciona suporte para consultas geoespaciais, incluindo:

    • Um novo tipo de dados geográficos para indexação de coordenadas geográficas de ponto e formas.

    • Dois novos operadores, geoWithin e geoShape, para dar suporte a queries em dados geoespaciais, como pontos e polígonos.

  • Adiciona recursos de preenchimento automático para oferecer suporte a uma melhor funcionalidade de pesquisa conforme a digitação, incluindo:

    • Dobramento de valores de campo diacrítico e independente do analisador.

    • Opções de pontuação, como impulso e constante.

    • Queries compostas que combinam o autocompletar com outros operadores $search.

    • n-grams/shingles e n-grams de borda do texto analisado.

Observação

Para revisar as notas de versão do MongoDB Search publicadas antes de 2020 de abril, consulte o Atlas Changelog.