翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

$vectorSearch

バージョン 8.0 の新機能

Elastic クラスターではサポートされていません。

Amazon DocumentDB の $vectorSearch演算子を使用すると、ベクトル検索を実行できます。ベクトル検索は、距離または類似度メトリクスを使用してベクトル表現を比較することで、機械学習で同様のデータポイントを見つけるために使用される方法です。この機能は、JSON ベースのドキュメントデータベースの柔軟性と豊富なクエリとベクトル検索の能力を組み合わせることで、セマンティック検索、製品レコメンデーションなどの機械学習や生成 AI のユースケースを構築できます。

パラメータ

省略するか false に設定する場合は、 numCandidatesが必要です。

- `<index>` : Name of the Vector Search index to use.
- `<limit>` : Number of documents to return in the results.
- `<numCandidates>` (optional): This field is required if 'exact' is false or omitted. Number of nearest neighbors to use during the search. Value must be less than or equal to (<=) 10000. You can't specify a number less than the number of documents to return ('limit').
- `<path>` : Indexed vector type field to search.
- `<queryVector>` : Array of numbers that represent the query vector.

例 (MongoDB シェル)

次の例は、 $vectorSearch演算子を使用して、ベクトル表現に基づいて同様の製品説明を検索する方法を示しています。

サンプルドキュメントを作成する

db.products.insertMany([
  {
    _id: 1,
    name: "Product A",
    description: "A high-quality, eco-friendly product for your home.",
    description_vector: [ 0.2, 0.5, 0.8 ]
  },
  {
    _id: 2,
    name: "Product B",
    description: "An innovative and modern kitchen appliance.",
    description_vector: [0.7, 0.3, 0.9]
  },
  {
    _id: 3,
    name: "Product C",
    description: "A comfortable and stylish piece of furniture.",
    description_vector: [0.1, 0.2, 0.4]
  }
]);

ベクトル検索インデックスを作成する

db.runCommand(
    {
        createIndexes: "products",
        indexes: [{
            key: {
                "description_vector": "vector"
            },
            vectorOptions: {
                type: "hnsw",
                dimensions: 3,
                similarity: "cosine",
                m: 16,
                efConstruction: 64
            },
            name: "description_index"
        }]
    }
);

クエリの例

db.products.aggregate([
  { $vectorSearch: {
      index: "description_index",
      limit: 2,
      numCandidates: 10,
      path: "description_vector",
      queryVector: [0.1, 0.2, 0.3]
    }
  }
]);

出力

[
  {
    "_id": 1,
    "name": "Product A",
    "description": "A high-quality, eco-friendly product for your home.",
    "description_vector": [ 0.2, 0.5, 0.8 ]
  },
  {
    "_id": 3,
    "name": "Product C",
    "description": "A comfortable and stylish piece of furniture.",
    "description_vector": [ 0.1, 0.2, 0.4 ]
  }
]

コードの例

$vectorSearch コマンドを使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function findSimilarProducts(queryVector) {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const collection = db.collection('products');

  const result = await collection.aggregate([
    { $vectorSearch: {
        index: "description_index",
        limit: 2,
        numCandidates: 10,
        path: "description_vector",
        queryVector: queryVector
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  client.close();
}

findSimilarProducts([0.1, 0.2, 0.3]);

Python

from pymongo import MongoClient


def find_similar_products(query_vector):
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client.test
    collection = db.products

    result = list(collection.aggregate([
        {
            '$vectorSearch': {
                'index': "description_index",
                'limit': 2,
                'numCandidates': 10,
                'path': "description_vector",
                'queryVector': query_vector
            }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

find_similar_products([0.1, 0.2, 0.3])