如何解决“OperationFailure：PlanExecutor错误...嵌入未索引为knnVector”

Question

我正在尝试使用 pymongo 执行矢量搜索，这是我的索引定义：

{
  "fields": [
    {
      "numDimensions": 1536,
      "path": "embeddings",
      "similarity": "cosine",
      "type": "vector"
    },
    {
      "path": "company",
      "type": "filter"
    },
    {
      "path": "age",
      "type": "filter"
    }
  ]
}

这是我的Python代码

db.collection.aggregate([
            {
                "$vectorSearch": {
                    "index": "test_index",
                    "path": "embeddings",
                    "queryVector": embeddings,
                    "numCandidates": 100,
                    "limit": 5
                }
            }
        ])

当我运行此代码时，出现错误：

pymongo.errors.OperationFailure: PlanExecutor error during aggregation 
:: caused by :: embeddings is not indexed as knnVector

我尝试将索引定义更新为

"type": "knnVector"

，但我仍然遇到相同的错误，知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

您现在可能已经明白了，但可能会引发错误，因为您的集合中没有名为

"embeddings"

的键。默认嵌入键名为“embedding”，如下图所示。

因此，要解决此错误，请尝试将

"embedding"

作为

"path"

值传递。

db.collection.aggregate([
    {
        "$vectorSearch": {
            "index": "test_index",
            "path": "embedding",     # <--- this should not be "embeddings"
            "queryVector": embeddings,
            "numCandidates": 100,
            "limit": 5
        }
    }
])

如果您无意中创建了

search

索引而不是

vectorSearch

索引，也可能会出现此错误。要解决这种情况下的问题，请创建一个

vectorSearch

索引。最简单的方法似乎是从用户界面。官方文档有this walkthrough；然而，我发现的最清晰的例子是here。