BinaryQuantizationCompression interface
인덱싱 및 쿼리 중에 사용되는 이진 양자화 압축 방법과 관련된 구성 옵션을 포함합니다.
- Extends
속성
| kind | 이 개체가 될 수 있는 다양한 형식을 지정하는 다형 판별자 |
상속된 속성
| compression |
이 특정 구성과 연결할 이름입니다. |
| default |
기본 오버샘플링 요소입니다. 오버샘플링은 내부적으로 초기 검색에서 더 많은 문서(이 승수로 지정됨)를 요청합니다. 이렇게 하면 전체 정밀도 벡터에서 다시 계산된 유사성 점수를 사용하여 다시 계산되는 결과 집합이 증가합니다. 최소값은 1이며, 이는 오버샘플링 없음(1x)을 의미합니다. 이 매개 변수는 rerankWithOriginalVectors가 true인 경우에만 설정할 수 있습니다. 값이 높을수록 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다. |
| rerank |
true로 설정하면 압축된 벡터를 사용하여 계산된 정렬된 결과 집합을 가져오면 전체 정밀도 유사성 점수를 다시 계산하여 다시 순위가 다시 지정됩니다. 이렇게 하면 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다. |
| rescoring |
재채점 옵션이 포함되어 있습니다. |
| truncation |
벡터를 잘라 내는 차원의 수입니다. 벡터를 잘면 벡터의 크기와 검색 중에 전송해야 하는 데이터의 양이 줄어듭니다. 이렇게 하면 저장소 비용을 절감하고 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다. OpenAI text-embedding-3-large(small)와 같은 MRL(Matryoshka Representation Learning)으로 학습된 포함에만 사용해야 합니다. 기본값은 null이며 잘림이 없음을 의미합니다. |
속성 세부 정보
kind
이 개체가 될 수 있는 다양한 형식을 지정하는 다형 판별자
kind: "binaryQuantization"속성 값
"binaryQuantization"
상속된 속성 세부 정보
compressionName
이 특정 구성과 연결할 이름입니다.
compressionName: string속성 값
string
defaultOversampling
기본 오버샘플링 요소입니다. 오버샘플링은 내부적으로 초기 검색에서 더 많은 문서(이 승수로 지정됨)를 요청합니다. 이렇게 하면 전체 정밀도 벡터에서 다시 계산된 유사성 점수를 사용하여 다시 계산되는 결과 집합이 증가합니다. 최소값은 1이며, 이는 오버샘플링 없음(1x)을 의미합니다. 이 매개 변수는 rerankWithOriginalVectors가 true인 경우에만 설정할 수 있습니다. 값이 높을수록 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다.
defaultOversampling?: number속성 값
number
rerankWithOriginalVectors
true로 설정하면 압축된 벡터를 사용하여 계산된 정렬된 결과 집합을 가져오면 전체 정밀도 유사성 점수를 다시 계산하여 다시 순위가 다시 지정됩니다. 이렇게 하면 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다.
rerankWithOriginalVectors?: boolean속성 값
boolean
rescoringOptions
재채점 옵션이 포함되어 있습니다.
rescoringOptions?: RescoringOptions속성 값
truncationDimension
벡터를 잘라 내는 차원의 수입니다. 벡터를 잘면 벡터의 크기와 검색 중에 전송해야 하는 데이터의 양이 줄어듭니다. 이렇게 하면 저장소 비용을 절감하고 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다. OpenAI text-embedding-3-large(small)와 같은 MRL(Matryoshka Representation Learning)으로 학습된 포함에만 사용해야 합니다. 기본값은 null이며 잘림이 없음을 의미합니다.
truncationDimension?: number속성 값
number