HnswParameters interface

Paket:

@azure/search-documents

Enthält die für den Hnsw-Algorithmus spezifischen Parameter.

Eigenschaften

efConstruction	Die Größe der dynamischen Liste, die die nächsten Nachbarn enthält, die während der Indexzeit verwendet wird. Wenn Sie diesen Parameter erhöhen, kann die Indexqualität auf Kosten einer erhöhten Indizierungszeit verbessert werden. Zu einem bestimmten Zeitpunkt führt die Erhöhung dieses Parameters zu einer abnehmenden Rückgabe.
efSearch	Die Größe der dynamischen Liste, die die nächsten Nachbarn enthält, die während der Suchzeit verwendet wird. Wenn Sie diesen Parameter erhöhen, können Suchergebnisse auf Kosten einer langsameren Suche verbessert werden. Das Erhöhen dieses Parameters führt zu abnehmenden Rückgaben.
m	Die Anzahl der bidirektionalen Verknüpfungen, die für jedes neue Element während der Konstruktion erstellt wurden. Das Erhöhen dieses Parameterwerts kann den Rückruf verbessern und die Abrufzeiten für Datasets mit hoher systeminterner Dimensionalität auf Kosten erhöhter Speicherauslastung und längerer Indizierungszeit reduzieren.
metric	Die Ähnlichkeitsmetrik, die für Vektorvergleiche verwendet werden soll.

Details zur Eigenschaft

efConstruction

Die Größe der dynamischen Liste, die die nächsten Nachbarn enthält, die während der Indexzeit verwendet wird. Wenn Sie diesen Parameter erhöhen, kann die Indexqualität auf Kosten einer erhöhten Indizierungszeit verbessert werden. Zu einem bestimmten Zeitpunkt führt die Erhöhung dieses Parameters zu einer abnehmenden Rückgabe.

efConstruction?: number

Eigenschaftswert

number

efSearch

Die Größe der dynamischen Liste, die die nächsten Nachbarn enthält, die während der Suchzeit verwendet wird. Wenn Sie diesen Parameter erhöhen, können Suchergebnisse auf Kosten einer langsameren Suche verbessert werden. Das Erhöhen dieses Parameters führt zu abnehmenden Rückgaben.

efSearch?: number

Eigenschaftswert

number

m

Die Anzahl der bidirektionalen Verknüpfungen, die für jedes neue Element während der Konstruktion erstellt wurden. Das Erhöhen dieses Parameterwerts kann den Rückruf verbessern und die Abrufzeiten für Datasets mit hoher systeminterner Dimensionalität auf Kosten erhöhter Speicherauslastung und längerer Indizierungszeit reduzieren.

m?: number

Eigenschaftswert

number

metric

Die Ähnlichkeitsmetrik, die für Vektorvergleiche verwendet werden soll.

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

Eigenschaftswert

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