ScalarQuantizationCompression interface

Pacote:

@azure/search-documents

Contém opções de configuração específicas para o método de compactação de quantização escalar usado durante a indexação e a consulta.

Extends

BaseVectorSearchCompression

Propriedades

kind	Discriminatório polimórfico, que especifica os diferentes tipos que esse objeto pode ser
parameters	Contém os parâmetros específicos para a Quantização Escalar.

Propriedades herdadas

compressionName	O nome a ser associado a essa configuração específica.
rescoringOptions	Contém as opções de recortação.
truncationDimension	O número de dimensões para as qual truncar os vetores. Truncar os vetores reduz o tamanho dos vetores e a quantidade de dados que precisam ser transferidos durante a pesquisa. Isso pode economizar o custo de armazenamento e melhorar o desempenho da pesquisa em detrimento do recall. Ele deve ser usado apenas para inserções treinadas com o MRL (Matryoshka Representation Learning), como OpenAI text-embedding-3-large (pequeno). O valor padrão é nulo, o que significa que não há truncamento.

Detalhes da propriedade

kind

Discriminatório polimórfico, que especifica os diferentes tipos que esse objeto pode ser

kind: "scalarQuantization"

Valor da propriedade

"scalarQuantization"

parameters

Contém os parâmetros específicos para a Quantização Escalar.

parameters?: ScalarQuantizationParameters

Valor da propriedade

ScalarQuantizationParameters

Detalhes das propriedades herdadas

compressionName

O nome a ser associado a essa configuração específica.

compressionName: string

Valor da propriedade

string

Herdado deVectorSearchCompression.compressionName

rescoringOptions

Contém as opções de recortação.

rescoringOptions?: RescoringOptions

Valor da propriedade

RescoringOptions

Herdado deVectorSearchCompression.rescoringOptions

truncationDimension

O número de dimensões para as qual truncar os vetores. Truncar os vetores reduz o tamanho dos vetores e a quantidade de dados que precisam ser transferidos durante a pesquisa. Isso pode economizar o custo de armazenamento e melhorar o desempenho da pesquisa em detrimento do recall. Ele deve ser usado apenas para inserções treinadas com o MRL (Matryoshka Representation Learning), como OpenAI text-embedding-3-large (pequeno). O valor padrão é nulo, o que significa que não há truncamento.

truncationDimension?: number

Valor da propriedade

number

Herdado deVectorSearchCompression.truncationDimension