Atlas 向量搜索
Atlas 向量搜索用例:
💬 客户聊天机器人
❓ 问答 (Q-A)
🛒 电子商务搜索
👥 用户推荐
✍️ 内容生成
📊 分析和总结
最常见的 Atlas 向量搜索用例:
🗄️ 内部知识库
📄 矢量化文档
🔍 JSON 文件到嵌入模型
🌳 LangChain 或 LlamaIndex
Atlas 触发器:
👀 监视单个视图中的任何数据更改
Atlas 向量搜索:
🔍 通过索引嵌入数据的相似性搜索来匹配文档
🗓️ 查询可以使用向量的元数据(创建日期)来过滤掉较旧的内容
Atlas 搜索:
🔍 匹配关键字,分块客户数据
🤖 模糊搜索以纠正拼写错误
🔮 自动完成(建议的搜索词)
🔀 索引交叉(复杂的特定查询)
基础设施
可查询加密:
🔒 保护客户数据
🔑 加密最敏感的个人识别数据(如社会保障号)
多文档 ACID 事务:
🔄 数据完整性
Atlas 全球集群:
🌍 定义单个或多区域区域
🌐 每个区域都支持从地理上临近的分片进行读写操作
⚙️ 配置区域以支持全球低延迟的辅助读取
Atlas 在线存档:
🗄️ 数据生命周期管理
🔽 自动将过时的数据从活动数据库迁移到成本更低的云对象存储
💾 保持数据可查询
💯 99.995% 的正常运行时间
分布式弹性扩展架构:
🚀 根据应用程序需求动态调整数据库容量
🛒 例如:购物旺季、销售促销
产品目录
MongoDB 产品目录:
📦 不同产品的多样性
🤗 受益于灵活的文档数据模型
关键字搜索挑战:
🤔 没有广泛且繁琐的同义词映射
🚲 例如:将自行车映射到自行车,将运动鞋映射到运动鞋
推荐挑战:
🧠 编写复杂的基于规则的引擎来获取专业和稀缺的数据
基于向量嵌入的产品目录解决方案:
🔍 理解产品目录中产品的语义含义
🤝 了解产品之间的相似性和关系
收益:
🔍 搜索体验更智能和更可预测
📊 跟踪用户的点击率
💰 从搜索结果中获得销售转化
更多 MongoDB 功能:
🕰️ 时间序列集合:摄取和存储高速率的点击流数据
📊 Atlas Charts: 实时可视化结果,持续调整和优化业务
Editor
Danny Chan, specialty of FSI and Serverless
Kenny Chan, specialty of FSI and Machine Learning
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