Compatibilidade e limitações da Vector Search do MongoDB

Esta página descreve a compatibilidade e as limitações dos recursos de pesquisa vetorial do MongoDB no Atlas. Para obter detalhes sobre a compatibilidade da pesquisa vetorial do MongoDB com implantações autogerenciadas, consulte a documentação de opções de implantação.

Compatibilidade de recursos

Compatibilidade de versões do MongoDB

Recurso de pesquisa vetorial do MongoDB	Versão do MongoDB para recurso
Criar índices em visualizações	8.0+
Query Views diretamente com `$vectorSearch`	8.1+
Visualizações com sub-pipelines sharded via `$lookup`/`$unionWith`	8.2+
`$rankFusion` em Visualizações	8.2+
Ingerir vetores BinData pré-quantizados	7.0.2+
Reclassificação nativa	8.3+

Clientes aceitos

Para aprender sobre clientes compatíveis, consulte Clientes compatíveis.

Limitações do índice

Uma contagem alta de índice gera uma carga significativa no cluster base e pode interromper sua carga de trabalho. O limite rígido para índices de pesquisa em um único cluster é 2,500. No entanto, o número de índices que seu cluster pode suportar depende da camada do cluster e da carga de trabalho. Camadas de cluster menores, como M10, podem sofrer degradação de desempenho ou erros de falta de memória com muito menos índices. Comece com um pequeno número de índices e monitore o uso de recursos do cluster à medida que você escala.

Não é possível criar mais de:

3 índices (independentemente do tipo, search ou vector) em clusters gratuitos.
10 índices em clusters Flex.

Para saber mais sobre as limitações do índice, consulte:

Limitações do tipo de campo

Os índices de pesquisa vetorial do MongoDB suportam embeddings vetoriais que são menores ou iguais a 8192 dimensões de comprimento. Para aprender mais sobre os tipos de campo de indexação, consulte:

Outras limitações

Se você estiver usando uma coleção clusterizada e tiver o parâmetro notablescan definido como true, seus índices de pesquisa do MongoDB Vector podem não terminar de ser compilados. [[ ## completed ##]] Para resolver esse problema, você deve definir o parâmetro notablescan como false ou verificar se há transições de status do índice no log.

Atualmente, a binary quantization não é suportada para índices de vetores aninhados. Em vez disso, use quantization scalar ou não especifique nenhum tipo de quantization.

Limitações de query

Compatibilidade e limitações de opções

Para saber mais sobre a compatibilidade e as limitações das opções de query, consulte:

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