インデックス構成パラメータ

類似度検索のインデックスを構成するには、次のフィールドを構成する必要があります。

インデックスの構成方法については、インデックスパラメータを構成するをご覧ください。

`NearestNeighborSearch`

フィールド

フィールド
`contentsDeltaUri`	`string` ベクトル検索 `Index` の内容を挿入、更新、削除できるようにします。文字列は、有効な Cloud Storage ディレクトリパス（`gs://BUCKET_NAME/PATH_TO_INDEX_DIR/` など）でなければなりません。 `IndexService.UpdateIndex` を呼び出す際にこのフィールドを設定した場合、同じ呼び出しで他の `Index` フィールドは更新できません。個々のデータファイルを構造化する方法をご覧ください。
`isCompleteOverwrite`	`boolean` `IndexService.UpdateIndex` を呼び出す際にこのフィールドを `contentsDeltaUri` とともに設定すると、`Index` の既存の内容が `contentsDeltaUri` のデータに置き換えられます。このフィールドを true に設定すると、インデックス全体が、指定した新しいメタデータファイルで完全に上書きされます。
`config`	`NearestNeighborSearchConfig` ベクトル検索 `Index` の構成。

contentsDeltaUri

string

ベクトル検索 Index の内容を挿入、更新、削除できるようにします。文字列は、有効な Cloud Storage ディレクトリパス（gs://BUCKET_NAME/PATH_TO_INDEX_DIR/ など）でなければなりません。

IndexService.UpdateIndex を呼び出す際にこのフィールドを設定した場合、同じ呼び出しで他の Index フィールドは更新できません。個々のデータファイルを構造化する方法をご覧ください。

isCompleteOverwrite

boolean

IndexService.UpdateIndex を呼び出す際にこのフィールドを contentsDeltaUri とともに設定すると、Index の既存の内容が contentsDeltaUri のデータに置き換えられます。このフィールドを true に設定すると、インデックス全体が、指定した新しいメタデータファイルで完全に上書きされます。

config

NearestNeighborSearchConfig

ベクトル検索 Index の構成。

`NearestNeighborSearchConfig`

フィールド
`dimensions`	`int32` 必須。入力ベクトルの次元数。密なエンベディングにのみ使用されます。
`approximateNeighborsCount`	`int32` tree-AH アルゴリズムを使用する場合は必須。正確な並べ替えが実行される前に近似探索によってデフォルトで探索される近傍数。正確な並べ替えとは、近似探索アルゴリズムによって返された結果が、よりコストの高い距離計算によって並べ替えられる手続きです。
`ShardSize`	`ShardSize` 各シャードのサイズ。インデックスが大きい場合は、指定されたシャードサイズに基づいてシャーディングされます。サービング時に、各シャードは個別のノードでサービングされ、個別にスケーリングされます。
`distanceMeasureType`	`DistanceMeasureType` 最近傍探索で使用される距離尺度。
`featureNormType`	`FeatureNormType` 各ベクトルに対して実行される正規化のタイプ。
`algorithmConfig`	`oneOf:` `TreeAhConfig` `BruteForceConfig` ベクトル検索で効率的な検索に使用されるアルゴリズムの構成。密なエンベディングにのみ使用されます。 `TreeAhConfig`: tree-AH アルゴリズムを使用するための構成オプション。詳細については、TensorFlow Recommender とベクトル検索を使用したディープリトリーブのスケーリングに関するブログ記事をご覧ください。 `BruteForceConfig`: このオプションは、各クエリに対する標準の線形探索をデータベースに実装します。ブルートフォース探索用に構成するフィールドはありません。このアルゴリズムを選択するには、`BruteForceConfig` に空のオブジェクトを渡します。

`DistanceMeasureType`

列挙型
`SQUARED_L2_DISTANCE`	ユークリッド（L₂）距離
`L1_DISTANCE`	マンハッタン（L₁）距離
`DOT_PRODUCT_DISTANCE`	デフォルト値。ドット積の負の値として定義されます。
`COSINE_DISTANCE`	コサイン距離。COSINE 距離の代わりに DOT_PRODUCT_DISTANCE + UNIT_L2_NORM を使用することを強くおすすめします。Google のアルゴリズムは DOT_PRODUCT 距離向けに最適化されており、UNIT_L2_NORM と組み合わせると、COSINE 距離と同じランキングおよび数学的等価性を提供します。

`ShardSize`

列挙型
`SHARD_SIZE_SMALL`	シャードあたり 2 GiB
`SHARD_SIZE_MEDIUM`	シャードあたり 20 GiB
`SHARD_SIZE_LARGE`	シャードあたり 50 GiB

`FeatureNormType`

列挙型
`UNIT_L2_NORM`	ユニット L2 正規化タイプ。
`NONE`	デフォルト値。正規化タイプは指定されません。

`TreeAhConfig`

tree-AH アルゴリズムで選択するフィールドは次のとおりです。

フィールド
`fractionLeafNodesToSearch`	`double`
	クエリが検索されるリーフノードのデフォルトの割合。0.0～1.0 の範囲（両端を除く）を指定してください。設定されない場合は、デフォルト値の 0.05 になります。
`leafNodeEmbeddingCount`	`int32`
	各リーフノードに対するエンベディングの数。設定されない場合は、デフォルト値の 1,000 になります。
`leafNodesToSearchPercent`	`int32`
	非推奨: `fractionLeafNodesToSearch` を使用します。クエリが検索されるリーフノードのデフォルトの割合。1～100 の範囲（両端を含む）にする必要があります。設定されない場合は、デフォルト値の 10（つまり 10%）になります。

`BruteForceConfig`

このオプションは、各クエリに対する標準の線形探索をデータベースに実装します。ブルートフォース探索用に構成するフィールドはありません。このアルゴリズムを選択するには、BruteForceConfig の空のオブジェクトを algorithmConfig に渡します。