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VectorizedQuery interface

提供原始向量值时用于矢量搜索的查询参数。

扩展

BaseVectorQuery<TModel>

属性

kind

多态鉴别器,它指定此对象可以的不同类型的

vector

搜索查询的向量表示形式。

继承属性

exhaustive

如果为 true,则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。 对于精确匹配至关重要的方案(例如确定基本真相值)非常有用。

fields

要包含在搜索矢量中的集合(Edm.Single)类型的向量字段。

kNearestNeighborsCount

要作为热门命中返回的最近的邻居数。

oversampling

过度采样因子。 最小值为 1。 它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。 仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时,才能设置它。 仅当在基础向量字段上使用压缩方法时,才允许此参数。

weight

与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比,矢量查询的相对权重。 当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时,将使用此值。 权重越高,匹配该查询的文档将处于最终排名中。 默认值为 1.0,该值必须是大于零的正数。

属性详细信息

kind

多态鉴别器,它指定此对象可以的不同类型的

kind: "vector"

属性值

"vector"

vector

搜索查询的向量表示形式。

vector: number[]

属性值

number[]

继承属性详细信息

exhaustive

如果为 true,则触发矢量索引中所有向量中最接近的邻域搜索。 对于精确匹配至关重要的方案(例如确定基本真相值)非常有用。

exhaustive?: boolean

属性值

boolean

继承自 baseVectorQuery.exhaustive

fields

要包含在搜索矢量中的集合(Edm.Single)类型的向量字段。

fields?: SearchFieldArray<TModel>

属性值

继承自baseVectorQuery.fields

kNearestNeighborsCount

要作为热门命中返回的最近的邻居数。

kNearestNeighborsCount?: number

属性值

number

继承自baseVectorQuery.kNearestNeighborsCount

oversampling

过度采样因子。 最小值为 1。 它替代索引定义中配置的“defaultOversampling”参数。 仅当“rerankWithOriginalVectors”为 true 时,才能设置它。 仅当在基础向量字段上使用压缩方法时,才允许此参数。

oversampling?: number

属性值

number

继承自baseVectorQuery.oversampling

weight

与同一搜索请求中的其他向量查询和/或文本查询相比,矢量查询的相对权重。 当合并由不同向量查询生成的多个排名列表的结果和/或通过文本查询检索的结果时,将使用此值。 权重越高,匹配该查询的文档将处于最终排名中。 默认值为 1.0,该值必须是大于零的正数。

weight?: number

属性值

number

继承自 baseVectorQuery.weight