KnnVectorQuery effectue une recherche approximative des plus proches voisins pour identifier les k vecteurs les plus similaires dans un jeu de données.
Structure des données
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;
}|
Paramètre |
Type |
Obligatoire |
Description |
|
field_name |
string |
Oui |
Nom du champ de vecteur à rechercher. |
|
top_k |
int32 |
Oui |
Nombre de plus proches voisins à renvoyer. Pour la valeur maximale, consultez les Limites de l'index de recherche. |
|
float32_query_vector |
float |
Oui |
Vecteur de requête utilisé pour la recherche de similarité. La dimension de ce vecteur doit correspondre à celle du champ de vecteur cible. |
|
filter |
Non |
Filtre de requête combinant toutes les conditions non vectorielles pour restreindre les résultats avant la recherche vectorielle. |
|
|
weight |
float |
Non |
Poids attribué à cette requête dans une requête composite. Une valeur plus élevée accroît l'influence de cette requête sur le score de pertinence final. |
|
min_score |
float |
Non |
Seuil de score minimal. Seules les lignes dont le score est supérieur à cette valeur sont renvoyées. Valeurs valides : supérieures ou égales à 0. Valeur par défaut : 0. |