向量索引通用配置

配置

可选值

含义

向量维度

-

向量维度是指向量所具有的特征或属性的数量。向量维度的大小决定了向量所能表达的信息和特征的复杂程度。向量维度的配置需要根据用户的向量模型生成的向量进行配置。

距离类型

• 欧式距离（SquareEuclidean）

• 内积距离（InnerProduct）

欧式距离向量得分越小越相关。

内积距离向量得分越大越相关。

向量索引算法

• Qc

• HNSW

• Linear

• QGraph

• CAGRA

详情可参考：向量介绍

实时索引

• true

• false

选择true则表示开启实时索引，用户通过API推送的实时数据，实例可实时构建向量，以供实时查询。

实时索引参数

{"proxima.oswg.streamer.segment_size":2048}

建议保持默认值

实时检索参数

-

不同的向量索引算法该参数的配置方式不同，详情可参考：

• 量化聚类（Quantized Clustering）配置

• HNSW（Hierarchical Navigable Small World）配置

• QGraph（Quantized Graph）配置

• CAGRA配置

向量分隔符

可自定义

向量检索时各维度使用的分隔符（如vector:'1.05066,0.15610,0.156145...' 其中分隔符为逗号）

线性构建的阈值

默认为5000

表示数据量在5000以内用线性。

忽略有问题的向量数据

• true

• false

当向量维度不正常，向量数据为空时，该参数配置为true，则不影响全量/批次增量数据的构建。