KnnVectorQuery realiza una búsqueda aproximada de vecinos más cercanos para encontrar los k vectores más similares en un conjunto de datos.
Estructura de datos
message KnnVectorQuery {
optional string field_name = 1;
optional int32 top_k = 2;
repeated float float32_query_vector = 4;
optional Query filter = 5;
optional float weight = 6;
optional float min_score = 7;
}|
Parámetro |
Tipo |
Obligatorio |
Descripción |
|
field_name |
string |
Sí |
Nombre del campo vectorial donde se realizará la búsqueda. |
|
top_k |
int32 |
Sí |
Cantidad de vecinos más cercanos que se devolverán. Para consultar el valor máximo, consulte Search Index limits. |
|
float32_query_vector |
float |
Sí |
Vector de consulta utilizado para la búsqueda de similitud. La dimensión de este vector debe coincidir con la del campo vectorial de destino. |
|
filter |
No |
Filtro de consulta que combina condiciones no vectoriales para acotar los resultados antes de ejecutar la búsqueda vectorial. |
|
|
weight |
float |
No |
Peso asignado a esta consulta dentro de una consulta compuesta. Un valor mayor incrementa la influencia de esta consulta en la puntuación final de relevancia. |
|
min_score |
float |
No |
Umbral de puntuación mínima. Solo se devuelven las filas cuya puntuación supere este valor. Valores válidos: mayores o iguales a 0. Valor predeterminado: 0. |