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Atlas Vector Search 변경 로그

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  • 2024년 출시
  • 2023년 출시
  • 스칼라 양자화 기능 을 지원하여 벡터 검색 의 메인 메모리 요구 사항을 약 75% 줄입니다.

  • 이진 양자화 기능 을 지원하여 벡터 검색 의 메인 메모리 요구 사항을 약 97% 줄입니다.

  • int1 새로운 BinData vector 하위 유형을 사용하여 벡터 수집을 지원합니다.

  • 하위 int8 int1 유형을 사용하는 ENN 검색 을 지원합니다.

  • float32 int8 새로운 BSON 벡터 유형을 사용하여 및 벡터 수집을 지원합니다.

  • 모든 연산자를 포함한 배열을 사용하여 사전 필터링을 지원합니다.

  • Atlas Vector Search 사전 필터에서 범위 연산자와 함께 ObjectId를 사용할 수 있습니다.

  • Atlas Vector Search의 사전 필터에서 모든 연산자와 함께 UUID 값을 사용하는 것을 지원합니다.

  • Atlas Vector Search 사전 필터에서 $not 연산자를 사용하는 것을 지원합니다.

  • Java 21로 업그레이드합니다. Java 21은 SIMD를 지원하므로 벡터 비교 중에 CPU가 수행할 수 있는 병렬 처리의 양이 증가합니다.

    참고

    Atlas는 Atlas 클러스터에 있는 모든 기존 Atlas 검색 인덱스를 순차적으로 재인덱싱합니다. Atlas UI에는 재인덱싱 시기를 나타내는 경고가 표시됩니다. 별도의 검색 노드를 사용하지 않는 클러스터는 재인덱싱 중에 디스크 및 CPU 사용률이 일시적으로 증가할 수 있습니다. 별도의 검색 노드를 사용하는 클러스터의 경우 Atlas는 재인덱싱을 위해 임시로 추가 노드를 무료로 배포하며, 새 인덱스 빌드가 완료되면 인덱스 교체를 위한 다운타임이 발생하지 않습니다.

  • 날짜 필드가 filter 유형으로 인덱싱된 데이터를 사전 필터링하는 것을 지원합니다.

  • 검색 노드에서 기본적으로 동시에 실행되도록 Atlas Vector Search 쿼리를 업데이트합니다.

  • 벡터 차원 제한을 4096 로 늘립니다.

  • $vectorSearch를 개발 및 프로덕션 배포서버에서 모두 일반적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 또한 개발 및 프로덕션 배포 모두에 일반적으로 사용할 수 있는 별도의 AWS검색 노드 를 만듭니다. 자세한 내용은 노드 아키텍처를 참조하세요.

  • 벡터 임베딩을 벡터 유형으로 인덱싱하여 시맨틱 검색을 지원하고, 부울, 숫자, 문자열 데이터를 필터 유형으로 사전 필터링할 수 있는 vectorSearch 인덱스 유형을 도입합니다.

참고

현재 Atlas Vector Search 전용 인덱스 정의를 통해 새로운 Atlas Vector Search 환경을 출시하는 중입니다. 며칠 내로 또는 다음 유지 관리 기간 후에 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.

MongoDB 7.0.2를 실행하는 Atlas 클러스터의 데이터에 대해 시맨틱 검색을 수행하는 $vectorSearch를 소개합니다.

참고

Atlas Vector Search는 Preview 기능으로 제공됩니다. 평가 목적으로 제공되고 사용자로부터 피드백을 수집합니다. 기능 및 해당 문서는 Preview 기간 동안 언제든지 변경될 수 있으므로 프로덕션 배포에는 권장되지 않습니다.

자세히 알아보려면 Atlas Vector Search 개요를 참조하세요.

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