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BaseVectorSearchCompression interface

Pacote:
@azure/search-documents

Contém opções de configuração específicas para o método de compactação usado durante a indexação ou consulta.

Propriedades

compressionName

O nome a ser associado a essa configuração específica.
defaultOversampling

Fator de sobreamostragem padrão. A sobreamostragem solicitará internamente mais documentos (especificados por este multiplicador) na pesquisa inicial. Isso aumenta o conjunto de resultados que serão reclassificados usando pontuações de similaridade recalculadas de vetores de precisão total. O valor mínimo é 1, o que significa que não há sobreamostragem (1x). Este parâmetro só pode ser definido quando rerankWithOriginalVectors é true. Valores mais altos melhoram a recuperação em detrimento da latência.
kind

Discriminador polimórfico, que especifica os diferentes tipos que este objeto pode ser
rerankWithOriginalVectors

Se definido como true, uma vez obtido o conjunto ordenado de resultados calculados usando vetores compactados, eles serão reclassificados novamente recalculando as pontuações de similaridade de precisão total. Isso melhorará a recuperação em detrimento da latência.
rescoringOptions

Contém as opções para pontuação.
truncationDimension

O número de dimensões para truncar os vetores. Truncar os vetores reduz o tamanho dos vetores e a quantidade de dados que precisam ser transferidos durante a pesquisa. Isso pode economizar custos de armazenamento e melhorar o desempenho da pesquisa às custas da recuperação. Ele só deve ser usado para incorporações treinadas com Matryoshka Representation Learning (MRL), como OpenAI text-embedding-3-large (small). O valor padrão é null, o que significa que não há truncamento.

Detalhes de Propriedade

compressionName

O nome a ser associado a essa configuração específica.

compressionName: string

Valor de Propriedade

string

defaultOversampling

Fator de sobreamostragem padrão. A sobreamostragem solicitará internamente mais documentos (especificados por este multiplicador) na pesquisa inicial. Isso aumenta o conjunto de resultados que serão reclassificados usando pontuações de similaridade recalculadas de vetores de precisão total. O valor mínimo é 1, o que significa que não há sobreamostragem (1x). Este parâmetro só pode ser definido quando rerankWithOriginalVectors é true. Valores mais altos melhoram a recuperação em detrimento da latência.

defaultOversampling?: number

Valor de Propriedade

number

kind

Discriminador polimórfico, que especifica os diferentes tipos que este objeto pode ser

kind: "binaryQuantization" | "scalarQuantization"

Valor de Propriedade

"binaryQuantization" | "scalarQuantization"

rerankWithOriginalVectors

Se definido como true, uma vez obtido o conjunto ordenado de resultados calculados usando vetores compactados, eles serão reclassificados novamente recalculando as pontuações de similaridade de precisão total. Isso melhorará a recuperação em detrimento da latência.

rerankWithOriginalVectors?: boolean

Valor de Propriedade

boolean

rescoringOptions

Contém as opções para pontuação.

rescoringOptions?: RescoringOptions

Valor de Propriedade

RescoringOptions

truncationDimension

O número de dimensões para truncar os vetores. Truncar os vetores reduz o tamanho dos vetores e a quantidade de dados que precisam ser transferidos durante a pesquisa. Isso pode economizar custos de armazenamento e melhorar o desempenho da pesquisa às custas da recuperação. Ele só deve ser usado para incorporações treinadas com Matryoshka Representation Learning (MRL), como OpenAI text-embedding-3-large (small). O valor padrão é null, o que significa que não há truncamento.

truncationDimension?: number

Valor de Propriedade

number