BB mongodb-search-and-ai

Охватывает всё о поиске в MongoDB: Atlas Search (полнотекстовый), Vector Search (семантический) и Hybrid Search (гибридный). Используйте этот навык для ЛЮБОГО вопроса о поиске в MongoDB, включая открытые и пояснительные вопросы, заданные до того, как у пользователя появились какие-либо данные или сценарий использования — «как работает поиск в MongoDB?», «Я новичок в поиске MongoDB, с чего начать?», «в чем разница между Atlas Search и Vector Search?», «какой тип поиска мне следует использовать?», «что такое векторный поиск?», «как работает автоматическое встраивание?», «можете объяснить гибридный поиск?». Не отвечайте на них из общих знаний; используйте этот навык. Также используйте для создания функций поиска: полнотекстовые запросы, автодополнение, нечеткий поиск, фасетный поиск, семантическое сходство, встраивания, RAG, поиск по тексту или подстроке («содержит», «включает»), поиск без учета регистра или по нескольким полям, а также фильтрацию по многим полям. Предоставляет рабочие процессы для выбора типа поиска, создания индексов, написания запросов и оптимизации производительности через сервер MongoDB MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Covers everything about search in MongoDB: Atlas Search (full-text), V…»

Covers everything about search in MongoDB: Atlas Search (full-text), Vector Search (semantic), and Hybrid Search. Use this skill for ANY question about MongoDB search, including open-ended and explanatory ones asked before the user has any data or use case — 'how does search work in MongoDB?', 'I'm new to MongoDB search, where do I start?', 'what's the difference between Atlas Search and Vector Search?', 'which search type should I use?', 'what is vector search?', 'how does automated embedding work?', 'can you explain hybrid search?'. Do not answer these from general knowledge; use this skill. Also use to build search features: full-text queries, autocomplete, fuzzy matching, faceted search, semantic similarity, embeddings, RAG, text containment or substring matching ('contains', 'includes'), case-insensitive or multi-field text search, and filtering across many fields. Provides workflows for choosing a search type, creating indexes, writing queries, and optimizing performance via the MongoDB MCP server.

Охватывает всё о поиске в MongoDB: Atlas Search (полнотекстовый), Vector Search (семантический) и Hybrid Search (гибридный).

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу