ScalarQuantizationCompression interface

패키지:

@azure/search-documents

인덱싱 및 쿼리 중에 사용되는 스칼라 양자화 압축 방법과 관련된 구성 옵션을 포함합니다.

Extends

BaseVectorSearchCompression

속성

kind	이 개체가 될 수 있는 다양한 형식을 지정하는 다형 판별자
parameters	스칼라 양자화와 관련된 매개 변수를 포함합니다.

상속된 속성

compressionName	이 특정 구성과 연결할 이름입니다.
rescoringOptions	다시 점수 지정 옵션을 포함합니다.
truncationDimension	벡터를 잘라 내는 차원의 수입니다. 벡터를 잘면 벡터의 크기와 검색 중에 전송해야 하는 데이터의 양이 줄어듭니다. 이렇게 하면 저장소 비용을 절감하고 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다. OpenAI text-embedding-3-large(small)와 같은 MRL(Matryoshka Representation Learning)으로 학습된 포함에만 사용해야 합니다. 기본값은 null이며 잘림이 없음을 의미합니다.

속성 세부 정보

kind

이 개체가 될 수 있는 다양한 형식을 지정하는 다형 판별자

kind: "scalarQuantization"

속성 값

"scalarQuantization"

parameters

스칼라 양자화와 관련된 매개 변수를 포함합니다.

parameters?: ScalarQuantizationParameters

속성 값

ScalarQuantizationParameters

상속된 속성 세부 정보

compressionName

이 특정 구성과 연결할 이름입니다.

compressionName: string

속성 값

string

다음에서 상속됨VectorSearchCompression.compressionName

rescoringOptions

다시 점수 지정 옵션을 포함합니다.

rescoringOptions?: RescoringOptions

속성 값

RescoringOptions

다음에서 상속됨VectorSearchCompression.rescoringOptions

truncationDimension

벡터를 잘라 내는 차원의 수입니다. 벡터를 잘면 벡터의 크기와 검색 중에 전송해야 하는 데이터의 양이 줄어듭니다. 이렇게 하면 저장소 비용을 절감하고 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다. OpenAI text-embedding-3-large(small)와 같은 MRL(Matryoshka Representation Learning)으로 학습된 포함에만 사용해야 합니다. 기본값은 null이며 잘림이 없음을 의미합니다.

truncationDimension?: number

속성 값

number

다음에서 상속됨VectorSearchCompression.truncationDimension