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Índices vectoriales

Los índices vectoriales son un tipo de índice especializado diseñado para consultar y administrar de manera eficiente los datos vectoriales almacenados en una colección de documentos. Amazon DocumentDB admite los índices Jerarchical Navigable Small World (HNSW) e Inverted File with Flat Compression (IVFFlat).

Para obtener más información, consulte Búsqueda vectorial para Amazon DocumentDB.

Los índices vectoriales son beneficiosos para los casos de uso del aprendizaje automático y la IA generativa, como:

Propiedades de índice compatibles

Creación de un índice vectorial

Utilice el comando CreateIndex con el runCommand() método para crear un índice vectorial. La sintaxis es la siguiente:

db.runCommand({
  "createIndexes": "<collection>", 
  "indexes": [{
    "key": {
      "<field>": "vector"
    },
    "name": "<name>",
    "vectorOptions": {
      "type": "<hnsw> | <ivfflat>",
      "dimensions": <number of dimensions>,
      "similarity": "<euclidean>|<cosine>|<dotProduct>",
      "lists": <number_of_lists> [applicable for IVFFlat],
      "m": <max number of connections> [applicable for HNSW],
      "efConstruction": <size of the dynamic list for index build> [applicable for HNSW]
    }
  }] 
})

El parámetro clave es un documento JSON que especifica el tipo de índice de campo y vector:

{
  "<field>": "vector"
}

Consulte Propiedades del índice para ver ejemplos de cómo crear índices vectoriales.