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MongoDB ベクトル検索 の変更ログ

  • MongoDB ベクトル検索 explain の出力にセグメント数と各セグメントごとの統計情報を追加します。

  • ベクトル次元の制限を8192に増やします。

  • int8 および uint1ベクトル検索クエリの explain 結果をサポートします。

  • スカラー量子化機能をサポートし、ベクトル検索のメインメモリ要件を約 75% 削減します。

  • ベクトル検索のメインメモリ要件を約 97% 削減するために、 バイナリ量子化機能をサポートします。

  • int1新しい BinDatavector サブタイプを使用して ベクトルの取り込みをサポートします。

  • と サブタイプを使用した ENN int8int1検索をサポートします。

  • 新しい BSON ベクトル型を使用して float32int8 ベクトルの取り込みをサポートします。

  • すべての演算子を含む配列を使用した事前フィルタリングをサポートします。

  • MongoDB ベクトル検索プレフィルターで範囲演算子とともに ObjectId の使用をサポートします。

  • MongoDB ベクトル検索プレフィルターのすべての演算子で UUID 値の使用をサポートします。

  • $notMongoDB ベクトル検索 のプレフィルターで 演算子の使用をサポートします。

  • Java 21にアップグレードします。 Java 21は、ベクトル比較中に CPU が実行できる並列処理の量を増加させるになります。

    注意

    Atlas は、Atlas クラスター上の既存のMongoDB Search インデックスをすべてローリング方式で再インデックス化します。 Atlas UI には、再インデックス作成のタイミングを示すアラートが表示されます。別個の検索ノードを使用していないクラスターでは、再インデックス作成中にディスクと CPU 使用率が一時的に増加する可能性があります。別個の検索ノードを使用するクラスターの場合、Atlas はインデックスの再作成のために追加のノードを一時的に無料で配置し、新しいインデックス構築が完了したときにインデックスのスワップのダウンタイムは発生しません。

  • filter型としてインデックス付けされた日付フィールドによる事前フィルタリングをサポートします。

  • ベクトル次元の制限を4096に増やします。

注意

専用のMongoDB ベクトル検索インデックス定義を使用して、新しいMongoDB Vector ベクトル検索エクスペリエンスをロールアウトするプロセス中です。数日以内、または次のメンテナンスウィンドウ後にプロジェクトで使用できます。

MongoDB 7.0.2を実行している Atlas クラスター内のデータに対してセマンティック検索を実行するための$vectorSearchを導入します。

注意

MongoDB ベクトル検索 はプレビュー機能として利用できます。評価目的やユーザーからのフィードバックを収集するために利用できます。機能および関連するドキュメントは、プレビュー期間中にいつでも変更される可能性があるため、本番環境への配置には推奨されません。

詳細については、 「 MongoDB ベクトル検索 の概要 」を参照してください。

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