VectorizableImageBinaryQuery interface

Paquete:

@azure/search-documents

Los parámetros de consulta que se van a usar para la búsqueda vectorial cuando se proporciona un binario codificado en base 64 de una imagen que debe vectorizarse.

Extends

BaseVectorQuery<TModel>

Propiedades

binaryImage	Binario codificado en base64 de una imagen que se va a vectorizar para realizar una consulta de búsqueda vectorial.
kind	Discriminador polimórfico, que especifica los distintos tipos que puede ser este objeto.

Propiedades heredadas

exhaustive	Cuando es true, desencadena una búsqueda de vecino k-más cercana exhaustiva en todos los vectores del índice de vectores. Resulta útil para escenarios en los que las coincidencias exactas son críticas, como determinar los valores de verdad del suelo.
fields	Campos vectoriales de tipo Collection(Edm.Single) que se van a incluir en el vector buscado.
filterOverride	Expresión de filtro de OData que se va a aplicar a esta consulta vectorial específica. Si no se define ninguna expresión de filtro en el nivel de vector, la expresión definida en el parámetro de filtro de nivel superior se usa en su lugar.
kNearestNeighborsCount	Número de vecinos más cercanos para devolver como top hits.
perDocumentVectorLimit	Controla cuántos vectores se pueden hacer coincidir de cada documento en una consulta de búsqueda de vectores. Establecerlo en 1 asegura que se coincida como máximo un vector por documento, lo que garantiza que los resultados provengan de documentos distintos. Establecerlo en 0 (ilimitado) permite que se coincidan varios vectores relevantes del mismo documento. El valor predeterminado es 0.
threshold	Umbral usado para las consultas vectoriales. Tenga en cuenta que esto solo se puede establecer si todos los campos usan la misma métrica de similitud.
weight	Peso relativo de la consulta vectorial en comparación con otra consulta vectorial o la consulta de texto dentro de la misma solicitud de búsqueda. Este valor se usa al combinar los resultados de varias listas de clasificación generadas por las diferentes consultas vectoriales o los resultados recuperados a través de la consulta de texto. Cuanto mayor sea el peso, más alto serán los documentos que coincidan con esa consulta en la clasificación final. El valor predeterminado es 1,0 y el valor debe ser un número positivo mayor que cero.

Detalles de las propiedades

binaryImage

Binario codificado en base64 de una imagen que se va a vectorizar para realizar una consulta de búsqueda vectorial.

binaryImage: string

Valor de propiedad

string

kind

Discriminador polimórfico, que especifica los distintos tipos que puede ser este objeto.

kind: "imageBinary"

Valor de propiedad

"imageBinary"

Detalles de las propiedades heredadas

exhaustive

Cuando es true, desencadena una búsqueda de vecino k-más cercana exhaustiva en todos los vectores del índice de vectores. Resulta útil para escenarios en los que las coincidencias exactas son críticas, como determinar los valores de verdad del suelo.

exhaustive?: boolean

Valor de propiedad

boolean

heredado debaseVectorQuery.exhaustive

fields

Campos vectoriales de tipo Collection(Edm.Single) que se van a incluir en el vector buscado.

fields?: SearchFieldArray<TModel>

Valor de propiedad

SearchFieldArray<TModel>

heredado deBaseVectorQuery.fields

filterOverride

Expresión de filtro de OData que se va a aplicar a esta consulta vectorial específica. Si no se define ninguna expresión de filtro en el nivel de vector, la expresión definida en el parámetro de filtro de nivel superior se usa en su lugar.

filterOverride?: string

Valor de propiedad

string

Heredado deBaseVectorQuery.filterOverride

kNearestNeighborsCount

Número de vecinos más cercanos para devolver como top hits.

kNearestNeighborsCount?: number

Valor de propiedad

number

Heredado deBaseVectorQuery.kNearestNeighborsCount

perDocumentVectorLimit

Controla cuántos vectores se pueden hacer coincidir de cada documento en una consulta de búsqueda de vectores. Establecerlo en 1 asegura que se coincida como máximo un vector por documento, lo que garantiza que los resultados provengan de documentos distintos. Establecerlo en 0 (ilimitado) permite que se coincidan varios vectores relevantes del mismo documento. El valor predeterminado es 0.

perDocumentVectorLimit?: number

Valor de propiedad

number

Heredado deBaseVectorQuery.perDocumentVectorLimit

threshold

Umbral usado para las consultas vectoriales. Tenga en cuenta que esto solo se puede establecer si todos los campos usan la misma métrica de similitud.

threshold?: VectorThreshold

Valor de propiedad

VectorThreshold

Heredado deBaseVectorQuery.threshold

weight

Peso relativo de la consulta vectorial en comparación con otra consulta vectorial o la consulta de texto dentro de la misma solicitud de búsqueda. Este valor se usa al combinar los resultados de varias listas de clasificación generadas por las diferentes consultas vectoriales o los resultados recuperados a través de la consulta de texto. Cuanto mayor sea el peso, más alto serán los documentos que coincidan con esa consulta en la clasificación final. El valor predeterminado es 1,0 y el valor debe ser un número positivo mayor que cero.

weight?: number

Valor de propiedad

number

heredado debaseVectorQuery.weight