Vector Search 쿼리 실행

Atlas Vector Search 인덱스

vectorSearch 유형 인덱스 $vectorSearch 정의 내의 단계를 사용하여 검색할 필드를 인덱싱해야 합니다. Atlas Vector Search vectorSearch 유형 인덱스 정의에서 다음 유형의 필드를 인덱싱할 수 있습니다.

• 벡터 유형으로 벡터 임베딩을 포함하는 필드입니다.

• 부울, 숫자 및 문자열 값을 필터 유형으로 포함하는 필드로, 사전 필터링된 데이터에서 벡터 검색을 사용할 수 있습니다.

이러한 Atlas Vector Search 필드 유형에 대해 자세히 알아보려면 벡터 검색을 위해 필드를 인덱싱하는 방법을 참조하세요.

Atlas Vector Search 점수

Atlas Vector Search는 반환하는 모든 문서에만 0~1 사이의 고정된 범위의 점수를 할당합니다. cosine 및 dotProduct 유사도의 경우, Atlas Vector Search는 다음 알고리즘을 사용하여 점수를 정규화합니다.

score = (1 + cosine/dot_product(v1,v2)) / 2

반환된 문서에 할당된 점수는 문서 메타데이터의 일부입니다. 반환된 각 문서의 점수를 결과 집합과 함께 포함하려면 집계 파이프라인에서 $project 단계를 사용합니다.

Atlas Vector Search 쿼리 결과의 점수를 조회하려면 $meta 표현식의 값으로 vectorSearchScore 를 사용합니다. 즉, $vectorSearch 단계 이후 $project 단계에서 score 필드는 $meta 표현식을 사용합니다. 벡터 검색을 위한 문서 점수를 반환하려면 표현식에 vectorSearchScore 값이 필요합니다.

1
db.<collection>.aggregate([
2
  {
3
    "$vectorSearch": {
4
      <query-syntax>
5
    }
6
  },
7
  {
8
    "$project": {
9
      "<field-to-include>": 1,
10
      "<field-to-exclude>": 0,
11
      "score": { "$meta": "vectorSearchScore" }
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    }
13
  }
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])

Atlas Vector Search 사전 필터링

$vectorSearch filter 옵션은 BSON 부울, 문자열 및 숫자 값만 일치합니다. 데이터를 필터링하려는 필드를 vectorSearch 유형 인덱스 정의의 필터 유형으로 인덱싱 해야 합니다. 데이터 필터링은 시맨틱 검색의 범위를 좁히고 모든 벡터가 비교 대상으로 고려되지 않도록 하는 데 유용합니다.

$vectorSearch filter 옵션은 다음 비교 쿼리 연산자만 지원합니다.

• $gt

• $lt

• $gte

• $lte

• $eq

  참고

  Atlas Vector Search는 $eq의 짧은 형식도 지원합니다. 짧은 형식에서는 쿼리에 $eq를 지정할 필요가 없습니다. 예를 들어 다음 $eq 쿼리를 생각해보겠습니다.

  { "genres": { "$eq": "Comedy" } }

  $eq의 짧은 형식과 다음 방법을 사용하여 앞의 쿼리를 실행할 수 있습니다.

  { "genres": "Comedy"  }

• $ne

• $in

• $nin

단일 값만 일치하며 값 배열은 지원하지 않습니다.

$vectorSearch filter 옵션은 다음 집계 파이프라인 연산자만 지원합니다.

• $and

• $or

제한 사항

$vectorSearch 다음 MongoDB 버전을 실행하는 Atlas cluster에서만 지원됩니다.

• v6.0.11

• v7.0.2 이상(RC 포함)

$vectorSearch 는 뷰 정의 및 다음 파이프라인 단계에서 사용할 수 없습니다.

• $lookup 하위 파이프라인

• $unionWith 하위 파이프라인

• $facet 파이프라인 단계

$vectorSearch 의 결과를 이 단계로 전달할 수 있습니다.

지원되는 클라이언트

Atlas , mongosh 및 다음 $vectorSearch드라이버를 사용하여 쿼리를 실행할 수 있습니다.Data Explorer

• C#

• Java

• 노드

• Pymongo

Atlas CLI로 생성한 로컬 Atlas 배포와 함께 Atlas Vector Search를 사용할 수도 있습니다. 자세히 알아보려면 로컬 Atlas 배포 만들기를 참조하세요.

세그먼트 간 병렬 쿼리 실행

벡터 검색 쿼리 처리를 격리하기 위해 전용 검색 노드 를 권장합니다. 전용 검색 노드에서 쿼리 성능이 향상될 수 있습니다. CPU가 높은 시스템은 더 많은 성능 향상을 제공할 수 있습니다. Atlas Vector Search가 검색 노드에서 실행되면 Atlas Vector Search는 데이터 세그먼트에 걸쳐 쿼리 실행을 병렬화합니다.

쿼리 처리를 병렬화하면 대규모 데이터 세트에 대한 쿼리와 같은 대부분의 경우 응답 시간이 향상됩니다. Atlas Vector Search 쿼리 처리 중에 쿼리 내 병렬 처리를 사용하면 더 많은 리소스를 사용하지만 각 개별 쿼리의 지연 시간이 향상됩니다.