### Configuración del Cluster[](https://js.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/mongodb_atlas/#initial-cluster-configuration)
Para configurar un cluster de MongoDB Atlas, ve al sitio web de [MongoDB Atlas ](https://www.mongodb.com/)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.
{% hint style="warning" %}
Asegúrate de que el cluster que crees sea versión 7.0 o superior.
{% endhint %}
### Creando el Index
Después de configurar tu cluster, el siguiente paso es crear un index para el campo de la collection que pretendes buscar.
1. Ve a la pestaña **Atlas Search** y haz clic en **Create Search Index**.
2. Selecciona **Atlas Vector Search - JSON Editor**, elige la base de datos y collection apropiada, y luego pega lo siguiente en el cuadro de texto:
```json
{
"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.
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Esta sección está en desarrollo. Agradecemos cualquier ayuda que puedas proporcionar para completar esta sección. Por favor, consulta nuestra [Guía de Contribución](https://github.com/FlowiseAI/FlowiseDocs/blob/main/esp/contributing/README.md) para comenzar.
{% endhint %}
### 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:
Completa el resto de los campos:
También puedes configurar más detalles desde Additional Parameters:
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