Indici vettoriali

Gli indici vettoriali sono un tipo di indice specializzato progettato per interrogare e gestire in modo efficiente i dati vettoriali archiviati all'interno di una raccolta di documenti. Amazon DocumentDB supporta gli indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) e Inverted File with Flat Compression (IVFFlat).

Per ulteriori informazioni, consulta Ricerca vettoriale per Amazon DocumentDB.

Gli indici vettoriali sono utili per l'apprendimento automatico e i casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa, come:

• ricerca semantica

• raccomandazione sul prodotto

• personalizzazione

• chatbot

• rilevamento di frodi

• rilevamento di anomalie

Proprietà dell'indice supportate

Opzione	3.6	4.0	5.0	8.0	Cluster elastico
name	No	No	Sì	Sì	No

Creazione di un indice vettoriale

Utilizzate il comando createIndex con il runCommand() metodo per creare un indice vettoriale. La sintassi è:

db.runCommand({
  "createIndexes": "<collection>", 
  "indexes": [{
    "key": {
      "<field>": "vector"
    },
    "name": "<name>",
    "vectorOptions": {
      "type": "<hnsw> | <ivfflat>",
      "dimensions": <number of dimensions>,
      "similarity": "<euclidean>|<cosine>|<dotProduct>",
      "lists": <number_of_lists> [applicable for IVFFlat],
      "m": <max number of connections> [applicable for HNSW],
      "efConstruction": <size of the dynamic list for index build> [applicable for HNSW]
    }
  }] 
})

Il parametro chiave è un documento JSON che specifica il campo e il tipo di indice vettoriale:

{
  "<field>": "vector"
}

Vedi Index Properties per esempi di creazione di indici vettoriali.