Atlas Vector Search

Esta versão da documentação foi arquivada e não é mais suportada. Consulte a documentação atual para saber como atualizar sua versão do driver Java.

Visão geral

Neste guia, você pode aprender como usar o recurso Atlas Vector Search no driver Java. A classe de construtores Aggregates fornece o método assistente vectorSearch() que você pode usar para criar uma etapa de pipeline $vectorSearch. Esta etapa do pipeline permite que você execute uma pesquisa semântica nos seus documentos. Uma pesquisa semântica é um tipo de pesquisa que localiza informações que são semelhantes em significado, mas não necessariamente idênticas ao termo ou frase de pesquisa fornecido.

Importante

Compatibilidade de recursos

Para saber quais versões do MongoDB Atlas suportam este recurso, consulte Limitações na documentação do MongoDB Atlas.

Realizar uma Vector Search

Para usar este recurso, você deve criar um índice de pesquisa de vetor e indexar suas incorporações de vetor. Para saber mais sobre como criar de forma programática um índice de pesquisa vetorial, consulte a seção Índices do Atlas Search no guia de índices. Para aprender mais sobre incorporações de vetor, consulte Como indexar incorporações de vetor para pesquisa vetorial na documentação do Atlas.

Depois de criar um índice de pesquisa vetorial nas incorporações vetoriais, você poderá fazer referência a esse índice no estágio do pipeline, conforme mostrado na seção a seguir.

Exemplo de Vector Search

O exemplo abaixo mostra como construir um aggregation pipeline que utiliza os métodos vectorSearch() e project() para calcular uma pontuação de pesquisa vetorial:

List<Double> queryVector = (asList(-0.0072121937, -0.030757688, -0.012945653));
String indexName = "mflix_movies_embedding_index";
FieldSearchPath fieldSearchPath = fieldPath("plot_embedding");
int numCandidates = 2;
int limit = 1;
VectorSearchOptions options = vectorSearchOptions().filter(gte("year", 2016));
List<Bson> pipeline = asList(
        vectorSearch(
                fieldSearchPath,
                queryVector,
                indexName,
                numCandidates,
                limit,
                options),
        project(
                metaVectorSearchScore("vectorSearchScore")));

O exemplo a seguir mostra como executar a agregação e imprimir a meta-score do vector search a partir do resultado da agregação pipeline anterior:

Document found = collection.aggregate(pipeline).first();
double score = found.getDouble("vectorSearchScore").doubleValue();
System.out.println("vectorSearch score: " + score);

Dica

Exemplos de Vector Search do driver Java

Visite a documentação do Atlas para encontrar mais tutoriais sobre como usar o driver Java para executar o Atlas Vector Search.

Documentação da API

Para saber mais sobre os métodos e tipos mencionados neste guia, consulte a documentação da API abaixo:

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Registro e monitoramento