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

Tutorial de início rápido da pesquisa vetorial do MongoDB

Nesta seção, você cria um índice do MongoDB Vector Search nos dados de amostra que você carrega no cluster:

Nesta seção, você executa uma query de amostra do MongoDB pesquisa vetorial em seu campo indexado.

Este início rápido focou na recuperação de documentos do seu cluster que contenham texto semanticamente relacionado a uma query fornecida. No entanto, você pode criar um índice de pesquisa vetorial em incorporações que representam qualquer tipo de dados que você possa escrever em seu cluster, como imagens ou vídeos.

The query you ran in this quick start is an aggregation pipeline, in which the $vectorSearch stage performs an Approximate Nearest Neighbor (ANN) search followed by a $project stage that refines the results. To see all the options for a semantic search query, including using Exact Nearest Neighbor (ENN) or how to narrow the scope of your semantic search with the filter option, see Run Vector Search Queries.