Mongodb Search And Ai
作者 mongodb1e72df255e54Apache-2.0收录于 2026年10月8日更新于 2026年10月8日
Guides MongoDB users through implementing and optimizing Atlas Search (full-text), Vector Search (semantic), and Hybrid Search solutions. Use this skill when users need to build search functionality for text-based queries (autocomplete, fuzzy matching, faceted search), semantic similarity (embeddings, RAG applications), or combined approaches. Also use when users need text containment, substring matching ('contains', 'includes', 'appears in'), case-insensitive or multi-field text search, or filtering across many fields with variable combinations. Provides workflows for selecting the right search type, creating indexes, constructing queries, and optimizing performance using the MongoDB MCP server.
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| 路径 | 大小 | 类型 |
|---|---|---|
| references/automated-embedding.md | 15.5 KB | text/markdown |
| references/hybrid-search.md | 23.1 KB | text/markdown |
| references/lexical-search-indexing.md | 19.5 KB | text/markdown |
| references/lexical-search-querying.md | 17.5 KB | text/markdown |
| references/vector-search.md | 18.7 KB | text/markdown |
| SKILL.md | 6.8 KB | text/markdown |
来源与署名
来源：mongodb/agent-skills位于plugins/mongodb-atlas/skills/mongodb-search-and-ai提交1e72df2
许可证： Apache-2.0
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