MongoDB Atlas

Realiza upsert de datos embedidos y ejecuta búsquedas de similitud o mmr sobre consultas usando MongoDB Atlas, una base de datos mongodb gestionada en la nube.

Configuración del Cluster

Para configurar un cluster de MongoDB Atlas, ve al sitio web de MongoDB Atlas y regístrate si no tienes una cuenta. Cuando se te solicite, crea y nombra tu cluster, que aparecerá en la sección Database. Luego, selecciona "Browse Collections" para crear una nueva collection o usar una de los datos de ejemplo proporcionados.

Asegúrate de que el cluster que crees sea versión 7.0 o superior.

Creando el Index

Después de configurar tu cluster, el siguiente paso es crear un index para el campo de la collection que pretendes buscar.

Ve a la pestaña Atlas Search y haz clic en Create Search Index.
Selecciona Atlas Vector Search - JSON Editor, elige la base de datos y collection apropiada, y luego pega lo siguiente en el cuadro de texto:

{
  "fields": [
    {
      "numDimensions": 1536,
      "path": "embedding",
      "similarity": "euclidean",
      "type": "vector"
    }
  ]
}

Asegúrate de que la propiedad numDimensions corresponda a la dimensionalidad de los embeddings que estás usando. Por ejemplo, los embeddings de Cohere típicamente tienen 1024 dimensiones, mientras que los embeddings de OpenAI tienen 1536 por defecto.

Nota: El vector store espera ciertos valores por defecto, como:

Un nombre de index de default
Un nombre de campo de collection de embedding
Un nombre de campo de texto sin procesar de text

Asegúrate de inicializar el vector store con nombres de campos que coincidan con tu esquema de index y collection, como se muestra en el ejemplo anterior.

Una vez hecho esto, procede a construir el index.

Esta sección está en desarrollo. Agradecemos cualquier ayuda que puedas proporcionar para completar esta sección. Por favor, consulta nuestra Guía de Contribución para comenzar.

Configuración en Flowise

Arrastra y suelta el MongoDB Atlas Vector Store, y agrega una nueva credencial. Usa la cadena de conexión proporcionada desde el dashboard de MongoDB Atlas: