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# Índices vectoriales
<a name="indexes-vector"></a>

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](vector-search.md).

Los índices vectoriales son beneficiosos para los casos de uso del aprendizaje automático y la IA generativa, como:
+ búsqueda semántica
+ recomendación de producto
+ personalización
+ chatbots
+ detección de fraudes
+ detección de anomalías

## Propiedades de índice compatibles
<a name="indexes-vector-properties"></a>


| Opción | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Elastic Cluster | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| [name](index-property-name.md) | No | No | Sí | Sí | No | 

## Creación de un índice vectorial
<a name="indexes-vector-creating"></a>

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](index-properties.md) para ver ejemplos de cómo crear índices vectoriales.