BaseVectorSearchCompression interface
Contient des options de configuration spécifiques à la méthode de compression utilisée lors de l’indexation ou de l’interrogation.
Propriétés
| compression |
Nom à associer à cette configuration particulière. |
| kind | Les valeurs possibles du discriminateur : scalaireQuantisation, binaryQuantization |
| rescoring |
Contient les options de rescoring. |
| truncation |
Nombre de dimensions à laquelle tronquer les vecteurs. La troncation des vecteurs réduit la taille des vecteurs et la quantité de données qui doivent être transférées pendant la recherche. Cela peut réduire les coûts de stockage et améliorer les performances de recherche au détriment du rappel. Il doit être utilisé uniquement pour les incorporations formées avec Matryoshka Representation Learning (MRL) comme OpenAI text-embedding-3-large (small). La valeur par défaut est Null, ce qui signifie qu’aucune troncation n’est définie. |
Détails de la propriété
compressionName
Nom à associer à cette configuration particulière.
compressionName: string
Valeur de propriété
string
kind
Les valeurs possibles du discriminateur : scalaireQuantisation, binaryQuantization
kind: string
Valeur de propriété
string
rescoringOptions
Contient les options de rescoring.
rescoringOptions?: RescoringOptions
Valeur de propriété
truncationDimension
Nombre de dimensions à laquelle tronquer les vecteurs. La troncation des vecteurs réduit la taille des vecteurs et la quantité de données qui doivent être transférées pendant la recherche. Cela peut réduire les coûts de stockage et améliorer les performances de recherche au détriment du rappel. Il doit être utilisé uniquement pour les incorporations formées avec Matryoshka Representation Learning (MRL) comme OpenAI text-embedding-3-large (small). La valeur par défaut est Null, ce qui signifie qu’aucune troncation n’est définie.
truncationDimension?: number
Valeur de propriété
number