运行MongoDB Vector Search 查询

Overview

在本指南中，您可以学习；了解如何使用MongoDB Vector Search功能对文档执行搜索。Laravel MongoDB提供了一个API来直接对模型执行MongoDB Vector 搜索查询。本指南介绍了如何创建 MongoDB Vector Search 搜索索引，并示例说明了如何使用 Laravel 集成来执行搜索。

要学习；了解有关MongoDB Vector Search 的更多信息，请参阅Atlas文档中的概述。 MongoDB Vector Search API在内部使用$vectorSearch 聚合操作符符来执行查询。要学习；了解有关此操作符的更多信息，请参阅Atlas文档中的 $vectorSearch 参考资料。

创建MongoDB Vector Search 索引

您可以通过以下任一方式创建 MongoDB 搜索索引：

• 调用Schema外观上的create()方法，并传递带有索引创建详细信息的vectorSearchIndex()辅助程序方法。要了解有关此策略的更多信息，请参见 Schema Builder 指南的管理 MongoDB Search 和 MongoDB Vector Search 索引部分。

• createSearchIndex()访问集合，然后从MongoDB PHP库调用 方法。您必须将type 选项指定为'vectorSearch' ，如以下代码所示：

  $collection = DB::connection('mongodb')->getCollection('movies');
  $collection->createSearchIndex([
      'fields' => [
          [
              'type' => 'vector',
              'numDimensions' => 4,
              'path' => 'embeddings',
              'similarity' => 'cosine'
          ],
      ],
  ], ['name' => 'vector_index', 'type' => 'vectorSearch']);

执行查询

在本节中，您可以学习；了解如何在 Laravel 集成中使用MongoDB Vector Search API 。Laravel 集成提供 vectorSearch() 方法作为查询构建者方法和 Eloquent 模型方法。您可以使用 vectorSearch() 方法对集合中的文档运行 MongoDB Vector 搜索查询。

您必须将以下参数传递给vectorSearch()方法：

vector以下代码使用在前面的“创建MongoDB Vector Search 索引”部分中创建的movies 索引对 集合执行MongoDB Vector Search查询：

$movies = Book::vectorSearch(
    index: 'vector',
    path: 'vector_embeddings',
    // Vector representation of the query `coming of age`
    queryVector: [-0.0016261312, -0.028070757, ...],
    limit: 3,
);

[
   { "title": "Sunrising",
     "plot": "A shy teenager discovers confidence and new friendships during a transformative summer camp experience."
   },
   { "title": "Last Semester",
     "plot": "High school friends navigate love, identity, and unexpected challenges before graduating together."
   }
]

您可以使用 vectorSearch() 方法执行多种类型的MongoDB搜索查询。根据所需的查询，您可以将以下可选参数传递给 vectorSearch()：

$vectorSearch要学习；了解有关这些参数的更多信息，请参阅Atlas文档中 操作符参考的字段部分。