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。
filterOverride	要应用于此特定向量查询的 OData 筛选器表达式。 如果未在向量级别定义筛选器表达式，则改用在顶级筛选器参数中定义的表达式。
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。 imageUrl：向量查询，其中提供了表示需要矢量化的图像值的 URL。 imageBinary：向量查询，其中提供了需要矢量化的图像的 base 64 编码二进制文件。
kNearestNeighborsCount	要作为热门命中返回的最近的邻居数。
perDocumentVectorLimit	控制矢量搜索查询中每个文档可以匹配多少向量。 将其设置为 1 可确保每个文档最多匹配一个向量，从而保证结果来自不同的文档。 将其设置为 0（无限制）允许匹配同一文档中的多个相关向量。 默认为 0。
threshold	用于矢量查询的阈值。 请注意，仅当所有“字段”都使用相同的相似性指标时，才能设置此值。
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>

filterOverride

要应用于此特定向量查询的 OData 筛选器表达式。 如果未在向量级别定义筛选器表达式，则改用在顶级筛选器参数中定义的表达式。

filterOverride?: string

属性值

string

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。 imageUrl：向量查询，其中提供了表示需要矢量化的图像值的 URL。 imageBinary：向量查询，其中提供了需要矢量化的图像的 base 64 编码二进制文件。

kind: "text" | "vector" | "imageUrl" | "imageBinary"

属性值

"text" | "vector" | "imageUrl" | "imageBinary"

kNearestNeighborsCount

要作为热门命中返回的最近的邻居数。

kNearestNeighborsCount?: number

属性值

number

perDocumentVectorLimit

控制矢量搜索查询中每个文档可以匹配多少向量。 将其设置为 1 可确保每个文档最多匹配一个向量，从而保证结果来自不同的文档。 将其设置为 0（无限制）允许匹配同一文档中的多个相关向量。 默认为 0。

perDocumentVectorLimit?: number

属性值

number

threshold

用于矢量查询的阈值。 请注意，仅当所有“字段”都使用相同的相似性指标时，才能设置此值。

threshold?: VectorThreshold

属性值

VectorThreshold

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