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HnswParameters interface

Pacote:
@azure/search-documents

Contém os parâmetros específicos do algoritmo hnsw.

Propriedades

efConstruction

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é usada durante o tempo de índice. O aumento deste parâmetro pode melhorar a qualidade do índice, em detrimento do aumento do tempo de indexação. A certa altura, o aumento deste parâmetro leva a uma diminuição dos retornos.
efSearch

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é usada durante o tempo de pesquisa. Aumentar este parâmetro pode melhorar os resultados da pesquisa, em detrimento de uma pesquisa mais lenta. O aumento deste parâmetro leva a uma diminuição dos retornos.
m

O número de ligações bidirecionais criadas para cada novo elemento durante a construção. Aumentar esse valor de parâmetro pode melhorar a recuperação e reduzir os tempos de recuperação para conjuntos de dados com alta dimensionalidade intrínseca às custas do aumento do consumo de memória e do tempo de indexação mais longo.
metric

A métrica de semelhança a ser usada para comparações vetoriais.

Detalhes de Propriedade

efConstruction

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é usada durante o tempo de índice. O aumento deste parâmetro pode melhorar a qualidade do índice, em detrimento do aumento do tempo de indexação. A certa altura, o aumento deste parâmetro leva a uma diminuição dos retornos.

efConstruction?: number

Valor de Propriedade

number

efSearch

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é usada durante o tempo de pesquisa. Aumentar este parâmetro pode melhorar os resultados da pesquisa, em detrimento de uma pesquisa mais lenta. O aumento deste parâmetro leva a uma diminuição dos retornos.

efSearch?: number

Valor de Propriedade

number

m

O número de ligações bidirecionais criadas para cada novo elemento durante a construção. Aumentar esse valor de parâmetro pode melhorar a recuperação e reduzir os tempos de recuperação para conjuntos de dados com alta dimensionalidade intrínseca às custas do aumento do consumo de memória e do tempo de indexação mais longo.

m?: number

Valor de Propriedade

number

metric

A métrica de semelhança a ser usada para comparações vetoriais.

metric?: "cosine" | "euclidean" | "dotProduct" | "hamming"

Valor de Propriedade

"cosine" | "euclidean" | "dotProduct" | "hamming"