Vector Search
Vector Search의 manual/Automated Embedding query, ANN/ENN, pre/post filter, Driver 5.10 nested vector 옵션과 Bson 확장 경로를 설명합니다.
기본 Vector Search
Vector Search는 명시적인 index 이름이 필요하고 $vectorSearch가 aggregation 첫 stage가 됩니다.
Query vector / Automated Embedding
queryVector(float[]/double[]/Collection<Double>)
애플리케이션에서 생성한 vector를 전달합니다.
queryVector(BinaryVector)
MongoDB Driver의 compact binary vector 표현을 직접 사용합니다.
query(String)
MongoDB Automated Embedding index에 query text 자체를 전달합니다.
query(VectorSearchQuery)
Driver-native query type을 직접 전달하는 미래 호환 escape hatch입니다.
DSL 코어가 외부 embedding provider를 호출해 vector를 생성하는 기능은 포함하지 않습니다. manual vector는 호출 애플리케이션에서 생성해 queryVector(...)에 전달합니다.
ANN / ENN
ANN
approximate(numCandidates) 또는 numCandidates(...)를 사용합니다. ANN에서는 candidate count가 필요합니다.
ENN
exact() 또는 exact(true)를 사용합니다. exact를 활성화하면 기존 numCandidates 값은 제거됩니다.
Pre-filter / post-filter
filter()/filterFields()
$vectorSearch.filter에 들어가는 pre-filter로 candidate 선택 자체에 영향을 줍니다.
fields(...)
$vectorSearch 뒤의 일반 $match post-filter입니다.
Nested / array embedding (Driver 5.10)
filter / filterFields
nested embedding의 leaf document filter입니다.
parentFilter / parentFilterFields
root document에 적용되는 Driver 5.10 parentFilter입니다.
nestedScoreMode
한 document의 여러 matching embedding score를 AVG 또는 MAX로 결합합니다.
Score / projection / terminal
findAll / find
Vector result를 Flux/Mono로 반환합니다.
count().execute()
vector limit 이후 pipeline 결과 수를 count합니다. corpus 전체 count가 아닙니다.
existsQuery().execute()
Vector pipeline 결과가 존재하는지 확인합니다.
Driver-native post stage / options
stage(Bson)은 $vectorSearch 직후, post-filter/metadata/projection보다 먼저 실행됩니다. driverOptions(...)는 convenience API에 아직 없는 현재/미래 Driver option을 그대로 사용할 수 있는 escape hatch입니다.