Para configurar índices para pesquisas de semelhança, é preciso configurar os campos a seguir. Para instruções sobre como configurar um índice, consulte Configurar parâmetros de índice.
NearestNeighborSearch
Campos | |
---|---|
contentsDeltaUri |
Permite inserir, atualizar ou excluir o conteúdo da
Vector Search Se você definir esse campo ao chamar
|
isCompleteOverwrite |
Se este campo for definido com |
config |
A configuração da Pesquisa de vetor
|
NearestNeighborSearchConfig
Campos | |
---|---|
dimensions |
Obrigatório. O número de dimensões dos vetores de entrada. |
approximateNeighborsCount |
Obrigatório se o algoritmo tree-AH for usado. O número padrão de vizinhos que será encontrado por meio da pesquisa de aproximação antes da reordenação exata ser realizada. A reordenação exata é um procedimento em que os resultados retornados por um algoritmo de pesquisa aproximada são reordenados usando um cálculo de distância mais caro. |
ShardSize |
ShardSize
O tamanho de cada fragmento. Quando um índice é grande, ele é fragmentado com base no tamanho do fragmento especificado. Durante a disponibilização, cada fragmento é exibido em um nó separado e é escalonado de maneira independente. |
distanceMeasureType |
A medida de distância usada na pesquisa de vizinho mais próxima. |
featureNormType |
Tipo de normalização a ser realizada em cada vetor. |
algorithmConfig |
oneOf:
A configuração dos algoritmos usados pelo Vector Search para uma pesquisa eficiente.
|
DistanceMeasureType
Enums | |
---|---|
SQUARED_L2_DISTANCE |
Distância euclidiana (L2) |
L1_DISTANCE |
Distância de Manhattan (L1) |
DOT_PRODUCT_DISTANCE |
Valor padrão. Definido como um negativo do produto de ponto. |
COSINE_DISTANCE |
Distância do cosseno. Sugerimos usar DOT_PRODUCT_DISTANCE + UNIT_L2_NORM em vez da distância COSINE. Nossos algoritmos foram mais otimizados para a distância DOT_PRODUCT e, quando combinado com UNIT_L2_NORM, oferece a mesma classificação e equivalência matemática que a distância COSINE. |
ShardSize
Enums | |
---|---|
SHARD_SIZE_SMALL |
2 GiB por fragmento |
SHADE_SIZE_MEDIUM |
20 GiB por fragmento |
SHADE_SIZE_LARGE |
50 GiB por fragmento |
FeatureNormType
Enums | |
---|---|
UNIT_L2_NORM |
Tipo de normalização da unidade L2. |
NONE |
Valor padrão. Nenhum tipo de normalização foi especificado. |
TreeAhConfig
Esses são os campos a serem selecionados para o algoritmo tree-AH.
Campos | |
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fractionLeafNodesToSearch |
double |
A porcentagem padrão de nós de folha em que qualquer consulta pode ser pesquisada. Precisa estar entre 0,0 e 1,0, exclusivamente. Se não for definido, o valor padrão será 0.05. | |
leafNodeEmbeddingCount |
int32 |
Número de embeddings em cada nó de folha. Se não for definido, o valor padrão será 1.000. | |
leafNodesToSearchPercent |
int32 |
fractionLeafNodesToSearch Obsoleto: use .A porcentagem padrão de nós de folha em que qualquer consulta pode ser pesquisada. Precisa estar no intervalo 1-100, inclusive. Se não for definido, o valor padrão será 10 (significa 10%). |
BruteForceConfig
Essa opção implementa a pesquisa linear padrão no banco de dados para cada
consulta. Não há campos para configurar para uma pesquisa de força bruta.
Para selecionar esse algoritmo, transmita um objeto vazio de BruteForceConfig
para algorithmConfig
.