如需配置索引以进行相似度搜索,您需要配置以下字段。 如需了解如何配置索引,请参阅配置索引参数。
NearestNeighborSearch
字段 | |
---|---|
contentsDeltaUri |
允许插入、更新或删除 Vector Search 如果您在调用 |
isCompleteOverwrite |
如果在调用 |
config |
Vector Search |
NearestNeighborSearchConfig
字段 | |
---|---|
dimensions |
必需。输入向量的维度数量。 |
approximateNeighborsCount |
如果使用了树 AH 算法,则为必需。 在执行精确重新排序之前通过近似搜索找到的默认邻数量。精确重新排序是一个过程,在该过程中使用费用更高的距离计算记录通过近似搜索算法返回的结果。 |
ShardSize |
ShardSize
每个分片的大小。当索引很大时,系统会根据指定的分片大小对其进行分片。在服务期间,每个分片在单独的节点上提供,并独立扩缩。 |
distanceMeasureType |
在最邻近搜索中使用的距离度量。 |
featureNormType |
要对每个向量执行的归一化类型。 |
algorithmConfig |
oneOf:
Vector Search 用于高效搜索的算法的配置。
|
DistanceMeasureType
枚举 | |
---|---|
SQUARED_L2_DISTANCE |
欧几里得 (L2) 距离 |
L1_DISTANCE |
曼哈顿 (L1) 距离 |
DOT_PRODUCT_DISTANCE |
默认值。定义为点积的负数。 |
COSINE_DISTANCE |
余弦距离我们强烈建议您使用 DOT_PRODUCT_DISTANCE + UNIT_L2_NORM,而不是 COSINE 距离。我们的算法针对 DOT_PRODUCT 距离进行了优化,并且与 UNIT_L2_NORM 结合使用时,可提供与 COSINE 距离相同的排名和数学等效性。 |
ShardSize
枚举 | |
---|---|
SHARD_SIZE_SMALL |
每个分片 2 GiB |
SHADE_SIZE_MEDIUM |
每个分片 20 GiB |
SHADE_SIZE_LARGE |
每个分片 50 GiB |
FeatureNormType
枚举 | |
---|---|
UNIT_L2_NORM |
单位 L2 归一化类型。 |
NONE |
默认值。未指定归一化类型。 |
TreeAhConfig
这些字段是为树 AH 算法选择的字段。
字段 | |
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fractionLeafNodesToSearch |
double |
所有查询均可搜索的叶节点的默认小数。 必须介于 0.0 - 1.0 之间(不含 0.0 和 1.0)。如果未设置,则默认值为 0.05。 | |
leafNodeEmbeddingCount |
int32 |
每个叶节点上的嵌入数量。如果未设置,则默认值为 1000。 | |
leafNodesToSearchPercent |
int32 |
已弃用,请使用 fractionLeafNodesToSearch 。所有查询均可搜索的叶节点的默认百分比。 必须在 1-100 之间(含 1 和 100)。如果未设置,则默认值为 10(即 10%)。 |
BruteForceConfig
此选项用于在数据库中为每个查询实现标准线性搜索。没有要为暴力搜索配置的字段。
如需选择此算法,请将 BruteForceConfig
的空对象传递给 algorithmConfig
。