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HnswParameters interface

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Pacote:
@azure/search-documents

Contém os parâmetros específicos do algoritmo hnsw.

Propriedades

efConstruction

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é utilizado durante o tempo de índice. Aumentar este parâmetro pode melhorar a qualidade do índice, em detrimento do aumento do tempo de indexação. A certa altura, o aumento deste parâmetro leva à diminuição dos retornos.
efSearch

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é utilizado durante o tempo de pesquisa. Aumentar este parâmetro pode melhorar os resultados da pesquisa, em detrimento de uma pesquisa mais lenta. Aumentar este parâmetro leva à diminuição dos retornos.
m

O número de ligações bidirecionais criadas para cada novo elemento durante a construção. Aumentar este valor de parâmetro pode melhorar a recuperação e reduzir os tempos de obtenção de conjuntos de dados com elevada dimensionalidade intrínseca em detrimento do aumento do consumo de memória e do tempo de indexação mais longo.
metric

A métrica de semelhança a utilizar para comparações de vetores.

Detalhes de Propriedade

efConstruction

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é utilizado durante o tempo de índice. Aumentar este parâmetro pode melhorar a qualidade do índice, em detrimento do aumento do tempo de indexação. A certa altura, o aumento deste parâmetro leva à diminuição dos retornos.

efConstruction?: number

Valor de Propriedade

number

efSearch

O tamanho da lista dinâmica que contém os vizinhos mais próximos, que é utilizado durante o tempo de pesquisa. Aumentar este parâmetro pode melhorar os resultados da pesquisa, em detrimento de uma pesquisa mais lenta. Aumentar este parâmetro leva à diminuição dos retornos.

efSearch?: number

Valor de Propriedade

number

m

O número de ligações bidirecionais criadas para cada novo elemento durante a construção. Aumentar este valor de parâmetro pode melhorar a recuperação e reduzir os tempos de obtenção de conjuntos de dados com elevada dimensionalidade intrínseca em detrimento do aumento do consumo de memória e do tempo de indexação mais longo.

m?: number

Valor de Propriedade

number

metric

A métrica de semelhança a utilizar para comparações de vetores.

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

Valor de Propriedade

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