Atlas Vector Search

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Overview

在本指南中，您将学习如何在 Java 驱动程序中使用 Atlas Vector Search 功能。vectorSearch() 构建器类提供了 Aggregates 辅助方法，可用于创建 $vectorSearch 管道阶段。此管道阶段允许您对文档进行语义搜索。语义搜索可以查找与您提供的搜索词或短语在含义上相似但不完全相同的信息。

重要

功能兼容性

要了解哪些版本的 MongoDB Atlas 支持此功能，请参阅 MongoDB Atlas 文档中的限制。

执行向量搜索

如要使用此功能，您必须创建向量搜索索引并为向量嵌入创建索引。如要了解如何以编程方式创建向量搜索索引，请参阅索引指南中的 Atlas Search 索引部分。如要了解有关向量嵌入的更多信息，请参阅 Atlas 文档中的如何为向量搜索的向量嵌入创建索引。

在向量嵌入上创建向量搜索索引后，您可以在管道阶段引用此索引，如下节所示。

向量搜索示例

以下示例展示了如何构建一个聚合管道，从而使用 vectorSearch() 和 project() 方法计算向量搜索分数：

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")));

以下示例展示了如何运行聚合并从上述聚合管道的结果中打印向量搜索分数：

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

提示

Java驱动程序向量搜索示例

访问Atlas 文档，查找有关使用 Java 驱动程序执行 Atlas 向量搜索的更多教程。

API 文档

要进一步了解本指南所提及的方法和类型，请参阅以下 API 文档：

后退

Atlas Search

来年

日志记录和监控