BinaryQuantizationCompression interface

參考

套件:: @azure/search-documents

包含二進位量化壓縮方法在編製索引和查詢期間所使用的組態選項。

Extends: BaseVectorSearchCompression

屬性

kind	多型歧視性，指定這個物件可以是的不同類型

繼承的屬性

compressionName	要與此特定組態產生關聯的名稱。
defaultOversampling	默認過度取樣因數。在初始搜尋中，過度取樣會在內部要求更多檔（由這個乘數指定）。這會增加從全精確度向量使用重新計算相似度分數來重新產生的結果集。最小值為 1，表示沒有過度取樣（1 倍）。只有在 rerankWithOriginalVectors 為 true 時，才能設定此參數。較高的值會犧牲延遲來改善召回率。
rerankWithOriginalVectors	如果設定為 true，一旦取得使用壓縮向量計算的已排序結果集之後，就會重新計算完整精確度相似度分數來重新調整結果集。這會以犧牲延遲為代價來改善召回率。

屬性詳細資料

kind

多型歧視性，指定這個物件可以是的不同類型

kind: "binaryQuantization"

屬性值

"binaryQuantization"

繼承的屬性詳細資料

compressionName

要與此特定組態產生關聯的名稱。

compressionName: string

屬性值

string

繼承自BaseVectorSearchCompression.compressionName

defaultOversampling

默認過度取樣因數。在初始搜尋中，過度取樣會在內部要求更多檔（由這個乘數指定）。這會增加從全精確度向量使用重新計算相似度分數來重新產生的結果集。最小值為 1，表示沒有過度取樣（1 倍）。只有在 rerankWithOriginalVectors 為 true 時，才能設定此參數。較高的值會犧牲延遲來改善召回率。

defaultOversampling?: number

屬性值

number

繼承自BaseVectorSearchCompression.defaultOversampling

rerankWithOriginalVectors

如果設定為 true，一旦取得使用壓縮向量計算的已排序結果集之後，就會重新計算完整精確度相似度分數來重新調整結果集。這會以犧牲延遲為代價來改善召回率。

rerankWithOriginalVectors?: boolean

屬性值

boolean

繼承自BaseVectorSearchCompression.rerankWithOriginalVectors

共用方式為