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运行MongoDB Vector Search 查询

Overview

在本指南中，您可以学习；了解如何使用Kotlin Sync驾驶员执行 MongoDB Vector Search 查询。Aggregates 构建者类提供了vectorSearch() 辅助方法，可用于创建 $vectorSearch管道阶段。

重要

功能兼容性

要学习；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

在执行MongoDB Vector Search 查询之前，您必须在集合上创建MongoDB Vector Search索引。要学习；了解如何以编程方式创建向量搜索索引，请参阅 MongoDB搜索和向量搜索索引指南。

然后，您可以在聚合管道中使用 vectorSearch() 方法运行MongoDB Vector Search查询。此方法接受以下参数：

path：要搜索的字段
queryVector：表示搜索查询的向量嵌入
indexName：要使用的MongoDB Vector Search索引的名称
limit：要返回的最大结果数
options：（可选）可用于配置向量搜索查询的一设立选项

基本向量搜索示例

此示例运行执行以下操作的MongoDB Vector Search查询：

查询 plot_embedding 向量字段。
将结果限制为 5 个文档。
指定考虑 150 个候选的近似最近邻 (ANN)向量搜索。要学习；了解有关 ANN 搜索的更多信息，请参阅MongoDB Atlas文档中的 ANN 搜索。

val vectorValues = FloatArray(1536) { i -> (i % 10).toFloat() * 0.1f }
val queryVector = BinaryVector.floatVector(vectorValues)
val indexName = "<vector search index>"
// Specifies the path of the field to search
val fieldSearchPath: FieldSearchPath = fieldPath("plot_embedding")
// Creates the vector search pipeline stage with a limit and numCandidates
val pipeline: List<Bson> = listOf(
    vectorSearch(
        fieldSearchPath,
        queryVector,
        indexName,
        5L, 
        approximateVectorSearchOptions(150)
    ),
    project(
        Projections.fields(
            Projections.excludeId(),
            Projections.include("title")
        )
    )
)
val results = collection.aggregate(pipeline)
results.forEach { doc ->
    println(doc.toJson())
}

{"title": "Berserk: The Golden Age Arc I - The Egg of the King"}
{"title": "Rollerball"}
{"title": "After Life"}
{"title": "What Women Want"}
{"title": "Truth About Demons"}

提示

查询向量类型

前面的示例创建了一个 BinaryVector实例提供服务查询向量，但您也可以创建 Double 实例的 List。但是，我们建议您使用 BinaryVector 类型以提高存储效率。

Vector Search Score 示例

以下示例展示了如何运行与前面的示例相同的向量搜索查询，并打印文档的向量搜索元分数。该分数表示每个文档与查询向量的相关性：

val pipeline: List<Bson> = listOf(
    vectorSearch(
        fieldSearchPath,
        queryVector,
        indexName,
        5L,
        approximateVectorSearchOptions(150)
    ),
    project(
        Projections.fields(
            Projections.excludeId(),
            Projections.include("title"),
            Projections.metaVectorSearchScore("score")
        )
    )
)
val results = collection.aggregate(pipeline)
results.forEach { doc ->
    println("Title: ${doc.getString("title")}, Score: ${doc.getDouble("score")}")
}

Title: Berserk: The Golden Age Arc I - The Egg of the King, Score: 0.49899211525917053
Title: Rollerball, Score: 0.4976102113723755
Title: After Life, Score: 0.4965665936470032
Title: What Women Want, Score: 0.49622756242752075
Title: Truth About Demons, Score: 0.49614521861076355

提示

Vector Search 教程

要查看更多演示如何运行MongoDB Vector Search 查询的教程，请参阅MongoDB Atlas文档中的MongoDB Vector Search 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：

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