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MongoDB Vector Search 变更日志

  • 将分段数量和每个分段的统计信息添加到MongoDB Vector Search 解释输出中。

  • 将向量维度限制增加到8192 。

  • 支持解释 int8uint1向量搜索查询的结果。

  • 支持标量量化功能,可将向量搜索的主内存要求降低约 75%。

  • 支持二进制量化功能,可将向量搜索的主内存要求降低约 97%。

  • 支持使用新的int1 BinDatavector 子类型摄取 向量。

  • 支持使用 int8int1 子类型的 ENN搜索。

  • 支持使用数组和所有操作符进行预过滤

  • 支持在MongoDB Vector Search 预筛选器中将 ObjectId 与范围操作符结合使用。

  • 支持在MongoDB Vector Search 预筛选器中将 UUID 值与所有操作符一起使用。

  • 支持在MongoDB Vector Search 预过滤器中使用 $not 操作符。

  • 升级到 Java 21。Java 21 支持 SIMD,这增加了 CPU 在进行向量比较时的并行处理量。

    注意

    Atlas将以滚动方式为Atlas 集群上的所有现有MongoDB Search 索引重新创建索引。Atlas用户界面将显示警报,指示重新创建索引的时间。在重建索引期间,不使用单独搜索节点的集群可能会注意到磁盘和 CPU 利用率暂时增加。对于使用单独搜索节点的集群, Atlas将免费临时临时部署额外节点以用于重建索引,并且在新索引构建完成后不会因交换索引而造成停机。

  • 支持通过索引为 filter 类型的日期字段预过滤数据。

  • 更新MongoDB Vector Search 查询,使其默认在搜索节点上并行运行。

  • 将向量维度限制增加到4096 。

  • 使 $vectorSearch 可普遍用于于您的开发和生产部署。还可为 AWS 提供单独的搜索节点 ,用于开发和生产部署。如需了解更多信息,请参阅节点架构

  • 引入 vectorSearch 索引类型,将向量嵌入作为向量类型进行索引,用于语义搜索;将布尔、数字和 string 数据作为过滤器类型进行预过滤。

注意

我们进程通过专用的MongoDB Vector Search索引定义推出新的MongoDB Vector Search 体验。它将在接下来的几天内或在下一个维护窗口之后在您的项目中可用。

引入 $vectorSearch,对运行 MongoDB 7.0.2 的 Atlas 集群中的数据执行语义搜索。

注意

MongoDB Vector Search 作为“预览”功能提供。它可用于评估目的并收集用户的反馈。不建议将其用于生产部署,因为该功能和相应的文档可能在预览期间随时更改。

要学习;了解更多信息,请参阅MongoDB Vector Search 概述。

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