벡터 인덱스

벡터 인덱스는 문서 모음 내에 저장된 벡터 데이터를 효율적으로 쿼리하고 관리하도록 설계된 특수한 유형의 인덱스입니다. Amazon DocumentDB는 계층적 탐색 가능 스몰 월드(HNSW) 및 플랫 압축이 포함된 반전 파일(IVFFlat) 인덱스를 지원합니다.

자세한 내용은 Amazon DocumentDB에 대한 벡터 검색 단원을 참조하십시오.

벡터 인덱스는 다음과 같은 기계 학습 및 생성형 AI 사용 사례에 유용합니다.

• 시맨틱 검색

• 제품 권장 사항

• 개인화

• 챗봇

• 사기 탐지

• 이상 탐지

지원되는 인덱스 속성

옵션	3.6	4.0	5.0	8.0	탄력적 클러스터
이름	아니요	아니요	예	예	아니요

벡터 인덱스 생성

createIndex 명령을 runCommand() 메서드와 함께 사용하여 벡터 인덱스를 생성합니다. 구문은 다음과 같습니다.

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]
    }
  }] 
})

키 파라미터는 필드 및 벡터 인덱스 유형을 지정하는 JSON 문서입니다.

{
  "<field>": "vector"
}

벡터 인덱스 생성 예제는 인덱스 속성을 참조하세요.