เบราว์เซอร์นี้ไม่ได้รับการสนับสนุนอีกต่อไป
อัปเกรดเป็น Microsoft Edge เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะล่าสุด เช่น การอัปเดตความปลอดภัยและการสนับสนุนด้านเทคนิค
เลือกคําตอบที่ดีที่สุดสําหรับแต่ละคําถามต่อไปนี้
คุณควรใช้ตัวดําเนินการระยะทาง pgvector ตัวใดเมื่อการฝังของคุณถูกทําให้เป็นมาตรฐานเป็นความยาวของหน่วย และคุณต้องการวัดความคล้ายคลึงกันทางความหมาย
<=> (ระยะโคไซน์)
<=>
<-> (ระยะทาง L2)
<->
<#> (ผลิตภัณฑ์ภายในเชิงลบ)
<#>
คุณกําลังสร้างไปป์ไลน์ RAG ที่ต้องดึงข้อมูลเอกสารที่เกี่ยวข้องอย่างรวดเร็วจากคอลเลกชันการฝัง 5 ล้านรายการ คอลเลกชันได้รับการอัปเดตเป็นชุดเป็นครั้งคราว แต่ไม่มีการแทรกแบบเรียลไทม์ คุณควรเลือกดัชนีประเภทใด
IVFFlat ด้วยจํานวนรายการที่เหมาะสม
HNSW ที่มีค่า ef_construction สูง
ไม่มีดัชนี อาศัยการสแกนตามลําดับที่แน่นอน
เมื่อสร้างดัชนี HNSW พารามิเตอร์จะ m ควบคุมอะไร
m
จํานวนการเชื่อมต่อสูงสุดต่อโหนดในกราฟ
จํานวนเพื่อนบ้านของผู้สมัครที่พิจารณาในระหว่างการสร้างดัชนี
จํานวนรายการที่จะแบ่งเวกเตอร์เป็น
คุณต้องอัปเดตการฝังสําหรับคําอธิบายผลิตภัณฑ์ 50,000 รายการหลังจากเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการฝังใหม่ แนวทางใดที่ช่วยลดผลกระทบต่อการค้นหาพร้อมกัน
จัดชุดการอัปเดตเป็นธุรกรรม 1,000-5,000 แถวต่อแถว
อัปเดตทั้ง 50,000 แถวในธุรกรรมเดียว
วางดัชนีเวกเตอร์ที่มีอยู่ก่อนอัปเดต
ในการค้นหาแบบไฮบริดที่รวมความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์เข้ากับการค้นหาแบบเต็ม
การใช้ Reciprocal Rank Fusion (RRF) เพื่อรวมการจัดอันดับ
การคูณระยะทางเวกเตอร์ด้วยคะแนนความเกี่ยวข้องของข้อความ
ส่งคืนผลการค้นหาเวกเตอร์ก่อนเสมอ
คุณต้องตอบคำถามทั้งหมดก่อนที่จะตรวจสอบงานของคุณ
หน้านี้มีประโยชน์หรือไม่
ต้องการความช่วยเหลือในหัวข้อนี้หรือไม่
ต้องการลองใช้ Ask Learn เพื่อทําให้ชัดเจนหรือแนะนําคุณผ่านหัวข้อนี้หรือไม่