ScalarQuantizationCompression interface

Pacchetto:

@azure/search-documents

Contiene opzioni di configurazione specifiche per il metodo di compressione della quantizzazione scalare usato durante l'indicizzazione e l'esecuzione di query.

Extends

BaseVectorSearchCompression

Proprietà

kind	Discriminare polimorfico, che specifica i diversi tipi che questo oggetto può essere
parameters	Contiene i parametri specifici della quantizzazione scalare.

Proprietà ereditate

compressionName	Nome da associare a questa configurazione specifica.
rescoringOptions	Contiene le opzioni per la registrazione.
truncationDimension	Numero di dimensioni in cui troncare i vettori. Il troncamento dei vettori riduce le dimensioni dei vettori e la quantità di dati che devono essere trasferiti durante la ricerca. Ciò può ridurre i costi di archiviazione e migliorare le prestazioni di ricerca a scapito del richiamo. Deve essere usato solo per gli incorporamenti sottoposti a training con Matryoshka Representation Learning (MRL), ad esempio OpenAI text-embedding-3-large (small). Il valore predefinito è Null, ovvero nessun troncamento.

Dettagli proprietà

kind

Discriminare polimorfico, che specifica i diversi tipi che questo oggetto può essere

kind: "scalarQuantization"

Valore della proprietà

"scalarQuantization"

parameters

Contiene i parametri specifici della quantizzazione scalare.

parameters?: ScalarQuantizationParameters

Valore della proprietà

ScalarQuantizationParameters

Dettagli proprietà ereditate

compressionName

Nome da associare a questa configurazione specifica.

compressionName: string

Valore della proprietà

string

Ereditato daVectorSearchCompression.compressionName

rescoringOptions

Contiene le opzioni per la registrazione.

rescoringOptions?: RescoringOptions

Valore della proprietà

RescoringOptions

Ereditato daVectorSearchCompression.rescoringOptions

truncationDimension

Numero di dimensioni in cui troncare i vettori. Il troncamento dei vettori riduce le dimensioni dei vettori e la quantità di dati che devono essere trasferiti durante la ricerca. Ciò può ridurre i costi di archiviazione e migliorare le prestazioni di ricerca a scapito del richiamo. Deve essere usato solo per gli incorporamenti sottoposti a training con Matryoshka Representation Learning (MRL), ad esempio OpenAI text-embedding-3-large (small). Il valore predefinito è Null, ovvero nessun troncamento.

truncationDimension?: number

Valore della proprietà

number

Ereditato daVectorSearchCompression.truncationDimension