Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Index vectoriels

Les index vectoriels sont un type d'index spécialisé conçu pour interroger et gérer efficacement les données vectorielles stockées dans une collection de documents. Amazon DocumentDB prend en charge les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) et Inverted File with Flat Compression (IVFFlat).

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Recherche vectorielle pour Amazon DocumentDB.

Les index vectoriels sont utiles pour l'apprentissage automatique et les cas d'utilisation de l'IA générative, tels que :

Propriétés d'index prises en charge

Création d'un index vectoriel

Utilisez la commande CreateIndex avec la runCommand() méthode pour créer un index vectoriel. La syntaxe est la suivante :

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]
    }
  }] 
})

Le paramètre clé est un document JSON qui spécifie le type de champ et d'index vectoriel :

{
  "<field>": "vector"
}

Voir Propriétés de l'index pour des exemples de création d'index vectoriels.