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分类：人工智能&大数据 2024-08-15 16:59:55 颜色：橙色　默认　　字号：大中小阅读(558) | 评论(0)

参数名称	参数说明
`metric_type`	如何测量向量嵌入之间的相似性。可能的值为、和，默认为加载的索引文件的值。IP``L2``COSINE
`params.nprobe`	搜索期间要查询的单位数。该值位于 [1， nlist[1]] 范围内。
`params.level`	搜索精度级别。可能的值为、和，默认值为。值越高，结果越准确，但性能越慢。1``2``3``1
`params.radius`	查询向量和候选向量之间的最小相似度。该值位于 [1， nlist[1]] 范围内。
`params.range_filter`	相似性范围，可以选择优化对属于该范围的向量的搜索。该值位于 [top-K[2]， ∞] 范围内。