RescoringOptions interface
재채점 옵션이 포함되어 있습니다.
속성
| default |
기본 오버샘플링 요소입니다. 오버샘플링은 양자화로 인한 해상도 손실을 상쇄하기 위해 더 많은 잠재적 문서 세트를 검색합니다. 이렇게 하면 전정밀도 벡터에서 다시 점수가 매겨질 결과 집합이 증가합니다. 최소값은 1이며, 이는 오버샘플링 없음(1x)을 의미합니다. 이 매개변수는 'enableRescoring'이 true인 경우에만 설정할 수 있습니다. 값이 높을수록 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다. |
| enable |
true로 설정하면 압축된 벡터에 대한 초기 검색 후 유사성 점수가 전정밀도 벡터를 사용하여 다시 계산됩니다. 이렇게 하면 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다. |
| rescore |
원본 벡터의 저장 방법을 제어합니다. 이 설정은 변경할 수 없습니다. |
속성 세부 정보
defaultOversampling
기본 오버샘플링 요소입니다. 오버샘플링은 양자화로 인한 해상도 손실을 상쇄하기 위해 더 많은 잠재적 문서 세트를 검색합니다. 이렇게 하면 전정밀도 벡터에서 다시 점수가 매겨질 결과 집합이 증가합니다. 최소값은 1이며, 이는 오버샘플링 없음(1x)을 의미합니다. 이 매개변수는 'enableRescoring'이 true인 경우에만 설정할 수 있습니다. 값이 높을수록 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다.
defaultOversampling?: number
속성 값
number
enableRescoring
true로 설정하면 압축된 벡터에 대한 초기 검색 후 유사성 점수가 전정밀도 벡터를 사용하여 다시 계산됩니다. 이렇게 하면 대기 시간을 희생하여 회수가 향상됩니다.
enableRescoring?: boolean
속성 값
boolean
rescoreStorageMethod
원본 벡터의 저장 방법을 제어합니다. 이 설정은 변경할 수 없습니다.
rescoreStorageMethod?: string
속성 값
string