BinaryQuantizationCompression interface
Contém opções de configuração específicas para o método de compactação de quantização binária usado durante a indexação e consulta.
- Extends
Propriedades
| kind | Discriminador polimórfico, que especifica os diferentes tipos que este objeto pode ser |
Propriedades Herdadas
| compression |
O nome a ser associado a essa configuração específica. |
| rescoring |
Contém as opções para pontuação. |
| truncation |
O número de dimensões para 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 custos de armazenamento e melhorar o desempenho da pesquisa às custas da recuperação. Ele só deve ser usado para incorporações treinadas com Matryoshka Representation Learning (MRL), como OpenAI text-embedding-3-large (small). O valor padrão é null, o que significa que não há truncamento. |
Detalhes de Propriedade
kind
Discriminador polimórfico, que especifica os diferentes tipos que este objeto pode ser
kind: "binaryQuantization"
Valor de Propriedade
"binaryQuantization"
Detalhes da Propriedade Herdada
compressionName
O nome a ser associado a essa configuração específica.
compressionName: string
Valor de Propriedade
string
Herdado deVectorSearchCompression.compressionName
rescoringOptions
Contém as opções para pontuação.
rescoringOptions?: RescoringOptions
Valor de Propriedade
Herdado deVectorSearchCompression.rescoringOptions
truncationDimension
O número de dimensões para 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 custos de armazenamento e melhorar o desempenho da pesquisa às custas da recuperação. Ele só deve ser usado para incorporações treinadas com Matryoshka Representation Learning (MRL), como OpenAI text-embedding-3-large (small). O valor padrão é null, o que significa que não há truncamento.
truncationDimension?: number
Valor de Propriedade
number