As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Índices de vetores
<a name="indexes-vector"></a>

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](vector-search.md).

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
<a name="indexes-vector-properties"></a>


| Opção | 3.6 | 4,0 | 5,0 | 8.0 | Cluster elástico | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| [name](index-property-name.md) | Não | Não | Sim | Sim | Não | 

## Criar um índice vetorial
<a name="indexes-vector-creating"></a>

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](index-properties.md) para ver exemplos de criação de índices vetoriais.