HnswParameters interface

Pacchetto:

@azure/search-documents

Contiene i parametri specifici dell'algoritmo hnsw.

Proprietà

efConstruction	Dimensioni dell'elenco dinamico contenente i vicini più vicini, che vengono utilizzati durante il periodo di indicizzazione. L'aumento di questo parametro può migliorare la qualità dell'indice, a scapito dell'aumento del tempo di indicizzazione. A un certo punto, l'aumento di questo parametro comporta una diminuzione dei rendimenti.
efSearch	Dimensioni dell'elenco dinamico contenente i vicini più vicini, utilizzati durante il tempo di ricerca. L'aumento di questo parametro può migliorare i risultati della ricerca, a scapito di una ricerca più lenta. L'aumento di questo parametro comporta una diminuzione dei rendimenti.
m	Numero di collegamenti bidirezionali creati per ogni nuovo elemento durante la costruzione. L'aumento di questo valore di parametro può migliorare il richiamo e ridurre i tempi di recupero per i set di dati con un'elevata dimensionalità intrinseca a scapito dell'aumento del consumo di memoria e del tempo di indicizzazione più lungo.
metric	Metrica di somiglianza da usare per i confronti tra vettori.

Dettagli proprietà

efConstruction

Dimensioni dell'elenco dinamico contenente i vicini più vicini, che vengono utilizzati durante il periodo di indicizzazione. L'aumento di questo parametro può migliorare la qualità dell'indice, a scapito dell'aumento del tempo di indicizzazione. A un certo punto, l'aumento di questo parametro comporta una diminuzione dei rendimenti.

efConstruction?: number

Valore della proprietà

number

efSearch

Dimensioni dell'elenco dinamico contenente i vicini più vicini, utilizzati durante il tempo di ricerca. L'aumento di questo parametro può migliorare i risultati della ricerca, a scapito di una ricerca più lenta. L'aumento di questo parametro comporta una diminuzione dei rendimenti.

efSearch?: number

Valore della proprietà

number

m

Numero di collegamenti bidirezionali creati per ogni nuovo elemento durante la costruzione. L'aumento di questo valore di parametro può migliorare il richiamo e ridurre i tempi di recupero per i set di dati con un'elevata dimensionalità intrinseca a scapito dell'aumento del consumo di memoria e del tempo di indicizzazione più lungo.

m?: number

Valore della proprietà

number

metric

Metrica di somiglianza da usare per i confronti tra vettori.

metric?: VectorSearchAlgorithmMetric

Valore della proprietà

VectorSearchAlgorithmMetric