BinaryQuantizationCompression interface

パッケージ:

@azure/search-documents

インデックス作成およびクエリ中に使用されるバイナリ量子化圧縮方法に固有の構成オプションが含まれています。

Extends

BaseVectorSearchCompression

プロパティ

kind	ポリモーフィック識別子。このオブジェクトは、さまざまな型を指定します。

継承されたプロパティ

compressionName	この特定の構成に関連付ける名前。
rescoringOptions	再スコアリングのオプションが含まれています。
truncationDimension	ベクターを切り捨てるディメンションの数。 ベクターを切り捨てると、ベクターのサイズと、検索中に転送する必要があるデータの量が減ります。 これにより、ストレージ コストを節約し、リコールを犠牲にして検索のパフォーマンスを向上させることができます。 これは、OpenAI text-embedding-3-large (small) などの Matryoshka Representation Learning (MRL) でトレーニングされた埋め込みにのみ使用する必要があります。 既定値は null です。これは切り捨てがないことを意味します。

プロパティの詳細

kind

ポリモーフィック識別子。このオブジェクトは、さまざまな型を指定します。

kind: "binaryQuantization"

プロパティ値

"binaryQuantization"

継承されたプロパティの詳細

compressionName

この特定の構成に関連付ける名前。

compressionName: string

プロパティ値

string

継承元VectorSearchCompression.compressionName

rescoringOptions

再スコアリングのオプションが含まれています。

rescoringOptions?: RescoringOptions

プロパティ値

RescoringOptions

継承元VectorSearchCompression.rescoringOptions

truncationDimension

ベクターを切り捨てるディメンションの数。 ベクターを切り捨てると、ベクターのサイズと、検索中に転送する必要があるデータの量が減ります。 これにより、ストレージ コストを節約し、リコールを犠牲にして検索のパフォーマンスを向上させることができます。 これは、OpenAI text-embedding-3-large (small) などの Matryoshka Representation Learning (MRL) でトレーニングされた埋め込みにのみ使用する必要があります。 既定値は null です。これは切り捨てがないことを意味します。

truncationDimension?: number

プロパティ値

number

継承元VectorSearchCompression.truncationDimension