你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

BaseVectorQuery interface

包:

@azure/search-documents

矢量和混合搜索查询的查询参数。

属性

exhaustive	如果为 true，则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。 对于精确匹配至关重要的方案（例如确定基本真相值）非常有用。
fields	要包含在搜索矢量中的集合（Edm.Single）类型的向量字段。
kind	服务支持的已知值 向量：提供原始向量值的矢量查询。 文本：提供需要矢量化的文本值的向量查询。
kNearestNeighborsCount	要作为热门命中返回的最近的邻居数。
oversampling	过度采样因子。 最小值为 1。 它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。 仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时，才能设置它。 仅当在基础向量字段上使用压缩方法时，才允许此参数。
weight	与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比，矢量查询的相对权重。 当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时，将使用此值。 权重越高，匹配该查询的文档将处于最终排名中。 默认值为 1.0，该值必须是大于零的正数。

属性详细信息

exhaustive

如果为 true，则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。 对于精确匹配至关重要的方案（例如确定基本真相值）非常有用。

exhaustive?: boolean

属性值

boolean

fields

要包含在搜索矢量中的集合（Edm.Single）类型的向量字段。

fields?: SearchFieldArray<TModel>

属性值

SearchFieldArray<TModel>

kind

服务支持的已知值

向量：提供原始向量值的矢量查询。 文本：提供需要矢量化的文本值的向量查询。

kind: "vector" | "text"

属性值

"vector" | "text"

kNearestNeighborsCount

要作为热门命中返回的最近的邻居数。

kNearestNeighborsCount?: number

属性值

number

oversampling

过度采样因子。 最小值为 1。 它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。 仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时，才能设置它。 仅当在基础向量字段上使用压缩方法时，才允许此参数。

oversampling?: number

属性值

number

weight

与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比，矢量查询的相对权重。 当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时，将使用此值。 权重越高，匹配该查询的文档将处于最终排名中。 默认值为 1.0，该值必须是大于零的正数。

weight?: number

属性值

number