Atlas 클러스터의 데이터에 대해 시맨틱 검색을 수행하는 방법

Atlas에서 프로젝트의 Clusters 페이지로 이동합니다.

1. 이미 표시되어 있지 않은 경우 탐색 모음의 Organizations 메뉴에서 원하는 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다.

2. 이미 표시되어 있지 않은 경우 Projects 탐색 모음의 프로젝트 메뉴에서 원하는 프로젝트를 선택합니다.

3. Clusters 페이지가 아직 표시되지 않은 경우 사이드바에서 Database를 클릭합니다.

클러스터의 Atlas Search 페이지로 이동합니다.

1. 클러스터 이름을 클릭합니다.

2. Atlas Search 탭을 클릭합니다.

Atlas Vector Search 인덱스를 정의합니다.

1. Create Search Index를 클릭합니다.

2. Atlas Vector Search 아래에서 JSON Editor 을 선택한 다음 Next 를 클릭합니다.

3. Database and Collection 섹션에서 sample_mflix 데이터베이스를 찾고 embedded_movies 컬렉션을 선택합니다.

4. Index Name 필드에 vector-search-tutorial를 입력합니다.

5. 기본 정의를 다음 인덱스 정의로 바꾼 다음 Next 을 클릭합니다.

Atlas Vector Search 인덱스를 정의합니다.

1. 기본 정의를 다음 인덱스 정의로 바꿉니다.

   이 인덱스 정의는 vectorSearch 유형의 인덱스에서 다음 필드를 인덱싱하도록 지정합니다.

   • plot_embedding 필드를 벡터 유형으로 지정합니다. plot_embedding 필드에는 OpenAI의 text-embedding-ada-002 임베딩 모델을 사용하여 생성된 임베딩이 포함되어 있습니다. 인덱스 정의는 1536 벡터 차원을 지정하고 euclidean 를 사용하여 유사성을 측정합니다.

   • genres 필드의 문자열 값을 기준으로 데이터를 사전 필터링하기 위한 필터 유형으로 필드를 지정합니다.

   • year 필드의 숫자 값을 기준으로 데이터를 사전 필터링하기 위한 필터 유형으로 필드를 지정합니다.

   1
   {
   2
     "fields": [
   3
       {
   4
         "type": "vector",
   5
         "path": "plot_embedding",
   6
         "numDimensions": 1536,
   7
         "similarity": "euclidean"
   8
       },
   9
       {
   10
         "type": "filter",
   11
         "path": "genres"
   12
       },
   13
       {
   14
         "type": "filter",
   15
         "path": "year"
   16
       }
   17
     ]
   18
   }

인덱스 정의를 검토한 다음 Create Search Index 을 클릭합니다.

인덱스가 작성 중임을 보여주는 모달 창이 표시됩니다.

Close 을 클릭하여 You're All Set! 모달 창을 닫고 인덱스 빌드가 완료될 때까지 기다립니다.

인덱스를 빌드하는 데 약 1분 정도 걸립니다. 빌드되는 동안 Status 열은 Initial Sync 을 읽습니다. 빌드가 완료되면 Status 열에 Active 이 표시됩니다.