• RÉCUPÉRATION
  • CONTEXTE
  • ANALYSE
  • HUMAIN

Réaliser des recherches vectorielles avec votre IA

Connectez votre agent à MongoDB Atlas une seule fois. Ensuite, votre IA trouve les données pertinentes en faisant correspondre le sens de vos questions à vos embeddings stockés.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment mon IA peut-elle effectuer des recherches vectorielles ?

Votre agent utilise l'outil de recherche pour interroger vos collections MongoDB Atlas en comparant les embeddings vectoriels. Cela permet à votre IA d'extraire des documents basés sur l'intention sémantique plutôt que sur une simple correspondance de mots-clés. Vous obtenez ainsi des données contextuellement pertinentes pour vos requêtes.

Les résultats.

Ce que votre IA produit.

L'IA gère les calculs et les appels à la base de données.

RÉCUPÉRATION

Recherche sémantique

L'outil de recherche trouve les documents qui correspondent à l'intention de votre requête. Votre IA identifie le contexte pertinent, même si les mots ne sont pas identiques.

CONTEXTE

Ancrage de prompt enrichi

L'agent extrait des extraits de documents précis d'Atlas. Cela fournit à votre IA les informations exactes nécessaires pour répondre à des questions complexes.

ANALYSE

Reconnaissance de motifs

L'IA compare les vecteurs récupérés pour identifier des groupes d'informations similaires. Vous obtenez une vision claire du lien entre vos données et vos questions.

HUMAIN

Gestion manuelle des index

L'IA ne peut pas modifier votre index Atlas ni changer les dimensions des vecteurs. Vous devez gérer vous-même votre schéma de base de données et vos paramètres d'indexation.

Le flux

Ce que fait votre IA lorsqu'une requête arrive.

L'IA traduit votre langage naturel en une recherche mathématique.

  1. Vectoriser la requête

    Votre agent convertit votre question en texte brut en un embedding vectoriel de haute dimension.

    search

  2. Exécuter la recherche de similarité

    L'IA utilise l'outil de recherche pour trouver les vecteurs les plus proches dans votre collection Atlas.

    search

  3. Filtrer et classer

    L'agent évalue les documents retournés pour s'assurer qu'ils respectent vos critères spécifiques.

    search

  4. Synthétiser la réponse

    L'IA analyse les données récupérées pour fournir une réponse directe à votre question initiale.

    search

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour déclencher une recherche immédiatement.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de collections ou vos sujets de recherche spécifiques.

MongoDB Atlas Vector Search Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_rMRfujNKzotBfoPOFvzesaIZTdVkigbmunZrRwce/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — MongoDB Atlas Vector Search capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "mongodb-atlas-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_rMRfujNKzotBfoPOFvzesaIZTdVkigbmunZrRwce/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Recherche dans ma collection 'customer_feedback' toute plainte concernant des retards de livraison.

  • Trouve dans le 'product_catalog' des documents sémantiquement proches d'une chaussure de randonnée imperméable.

  • En utilisant la recherche vectorielle, trouve tous les tickets de support liés à des problèmes de sécurité de compte.

  • Parcours la collection 'research_papers' pour trouver des entrées traitant des tendances des énergies renouvelables.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez MongoDB Atlas Vector Search une fois, puis interrogez.

Fournissez simplement vos informations de connexion. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez interroger vos données Atlas via votre client IA instantanément.

Connecter MongoDB Atlas Vector Search à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle supprimer des documents de ma collection Atlas ?

    Non. L'IA a uniquement la permission d'effectuer des recherches via les outils fournis.

  • 02

    L'IA crée-t-elle les index vectoriels pour moi ?

    Non. Vous devez configurer vos index Atlas Vector Search dans MongoDB avant que l'IA ne puisse les interroger.

  • 03

    Comment l'IA trouve-t-elle des éléments similaires ?

    Elle utilise l'outil de recherche pour effectuer une requête de similarité vectorielle sur vos embeddings existants.

  • 04

    Puis-je utiliser cela avec Claude ?

    Oui, n'importe quel client compatible MCP comme Claude peut utiliser ce connecteur une fois celui-ci configuré.

  • 05

    L'IA va-t-elle modifier le schéma de ma base de données ?

    Non. Les capacités de l'IA se limitent à la recherche ; elle ne peut pas modifier la structure de votre base de données.

  • D'autres questions sur MongoDB Atlas Vector Search ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur MongoDB Atlas Vector Search

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