기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 벡터 인덱스
<a name="indexes-vector"></a>

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](vector-search.md) 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
<a name="indexes-vector-properties"></a>


| 옵션 | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | 탄력적 클러스터 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| [이름](index-property-name.md) | 아니요 | 아니요 | 예 | 예 | 아니요 | 

## 벡터 인덱스 생성
<a name="indexes-vector-creating"></a>

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](index-properties.md) 참조하세요.