BaseVectorSearchCompression interface

Пакет:

@azure/search-documents

Содержит параметры конфигурации, относящиеся к методу сжатия, используемому во время индексирования или запроса.

Свойства

compressionName	Имя, сопоставленное с этой конкретной конфигурацией.
defaultOversampling	Коэффициент превышения по умолчанию. Oversampling внутренне запрашивает дополнительные документы (указанные этим умножением) в первоначальном поиске. Это увеличивает набор результатов, которые будут повторно выполняться с помощью перекомпилированных показателей сходства из векторов полной точности. Минимальное значение равно 1, то есть без превышения (1x). Этот параметр можно задать только в том случае, если параметр rerankWithOriginalVectors имеет значение true. Более высокие значения улучшают отзыв за счет задержки.
kind	Полиморфная дискриминация, указывающая различные типы этого объекта, может быть
rerankWithOriginalVectors	Если задано значение true, после получения упорядоченного набора результатов, вычисляемого с помощью сжатых векторов, они будут повторно оценены путем пересчета показателей сходства полной точности. Это улучшит отзыв за счет задержки.
rescoringOptions	Содержит параметры для перезаписи.
truncationDimension	Число измерений для усечения векторов. Усечение векторов уменьшает размер векторов и объем данных, которые необходимо передать во время поиска. Это позволяет сэкономить затраты на хранение и повысить производительность поиска за счет отзыва. Он должен использоваться только для внедрения обученных с помощью Matryoshka Representation Learning (MRL), таких как OpenAI text-embedding-3-large (small). Значение по умолчанию равно NULL, что означает отсутствие усечения.

Сведения о свойстве

compressionName

Имя, сопоставленное с этой конкретной конфигурацией.

compressionName: string

Значение свойства

string

defaultOversampling

Коэффициент превышения по умолчанию. Oversampling внутренне запрашивает дополнительные документы (указанные этим умножением) в первоначальном поиске. Это увеличивает набор результатов, которые будут повторно выполняться с помощью перекомпилированных показателей сходства из векторов полной точности. Минимальное значение равно 1, то есть без превышения (1x). Этот параметр можно задать только в том случае, если параметр rerankWithOriginalVectors имеет значение true. Более высокие значения улучшают отзыв за счет задержки.

defaultOversampling?: number

Значение свойства

number

kind

Полиморфная дискриминация, указывающая различные типы этого объекта, может быть

kind: "binaryQuantization" | "scalarQuantization"

Значение свойства

"binaryQuantization" | "scalarQuantization"

rerankWithOriginalVectors

Если задано значение true, после получения упорядоченного набора результатов, вычисляемого с помощью сжатых векторов, они будут повторно оценены путем пересчета показателей сходства полной точности. Это улучшит отзыв за счет задержки.

rerankWithOriginalVectors?: boolean

Значение свойства

boolean

rescoringOptions

Содержит параметры для перезаписи.

rescoringOptions?: RescoringOptions

Значение свойства

RescoringOptions

truncationDimension

Число измерений для усечения векторов. Усечение векторов уменьшает размер векторов и объем данных, которые необходимо передать во время поиска. Это позволяет сэкономить затраты на хранение и повысить производительность поиска за счет отзыва. Он должен использоваться только для внедрения обученных с помощью Matryoshka Representation Learning (MRL), таких как OpenAI text-embedding-3-large (small). Значение по умолчанию равно NULL, что означает отсутствие усечения.

truncationDimension?: number

Значение свойства

number