ScalarQuantizationCompression interface
Contém opções de configuração específicas para o método de compressão de quantização escalar usado durante a indexação e consulta.
- Extends
Propriedades
| kind | Discriminador polimórfico, que especifica os diferentes tipos que este objeto pode ser |
| parameters | Contém os parâmetros específicos da Quantização Escalar. |
Propriedades Herdadas
| compression |
O nome a ser associado a essa configuração específica. |
| default |
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. |
| rerank |
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. |
| rescoring |
Contém as opções para pontuação. |
| truncation |
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
kind
Discriminador polimórfico, que especifica os diferentes tipos que este objeto pode ser
kind: "scalarQuantization"Valor de Propriedade
"scalarQuantization"
parameters
Contém os parâmetros específicos da Quantização Escalar.
parameters?: ScalarQuantizationParametersValor de Propriedade
Detalhes da Propriedade Herdada
compressionName
O nome a ser associado a essa configuração específica.
compressionName: stringValor de Propriedade
string
Herdado deVectorSearchCompression.compressionName
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?: numberValor de Propriedade
number
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?: booleanValor de Propriedade
boolean
rescoringOptions
Contém as opções para pontuação.
rescoringOptions?: RescoringOptionsValor de Propriedade
Herdado deVectorSearchCompression.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?: numberValor de Propriedade
number