Índices de vetores

Os índices vetoriais são um tipo especializado de índice projetado para consultar e gerenciar com eficiência dados vetoriais armazenados em uma coleção de documentos. O Amazon DocumentDB oferece suporte aos índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) e Inverted File with Flat Compression (IVFFlat).

Para obter mais informações, consulte Pesquisa vetorial para Amazon DocumentDB.

Os índices vetoriais são benéficos para casos de uso de aprendizado de máquina e IA generativa, como:

• pesquisa semântica

• recomendação de produto

• personalização

• chatbots

• detecção de fraudes

• detecção de anomalias

Propriedades de índice suportadas

Opção	3.6	4,0	5,0	8.0	Cluster elástico
name	Não	Não	Sim	Sim	Não

Criar um índice vetorial

Use o comando createIndex com o runCommand() método para criar um índice vetorial. A sintaxe é:

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]
    }
  }] 
})

O parâmetro chave é um documento JSON que especifica o tipo de índice vetorial e de campo:

{
  "<field>": "vector"
}

Consulte Propriedades do índice para ver exemplos de criação de índices vetoriais.