create_searcher

接口定义

def create_searcher(db: numpy.ndarray, scann_config: str, training_threads: int, docids: numpy.ndarray, kmopt_pq_iter: int, kmopt_pq_sample: int, kmopt_pq_init: int, kmopt_ivf_iter: int, kmopt_ivf_sample: int, kmopt_ivf_init: int, filter_thr: float, filter_type: int) -> scann.scann_ops.ScannSearcher

接口用途

基于入参构建索引并返回ScannSearcher（与开源算法相比增加filter_thr和filter_type参数）。

参数说明

参数名称	数据类型	描述	取值范围
db	numpy.ndarray	底库向量。	限制非空。
scann_config	字符串	构建索引所需的配置文件，包含所有配置参数。	-
training_threads	int	设置用于索引构建的线程数。	[0, MAXINT]，默认为0。
docids	numpy.ndarray	文档ID。	默认None
kmopt_pq_iter	int	PQ中Kmeans迭代次数。	[0, MAXINT]，默认为0。
kmopt_pq_sample	int	PQ中KMeans聚类采样子集大小。	[0, MAXINT]，默认为0。
kmopt_pq_init	int	PQ中KMeans初始化类型。	{0,1,2,3}，默认为0。 1：基于“平均距离”初始化。 2：K-Means++ 初始化。 3：随机初始化。 0：不开启PQ中KMeans优化。
kmopt_ivf_iter	int	IVF中Kmeans迭代次数。	[0, MAXINT]，默认为0。
kmopt_ivf_sample	int	IVF中KMeans聚类采样子集大小。	[0, MAXINT]，默认为0。
kmopt_ivf_init	int	IVF中KMeans初始化类型。	{0,1,2,3}，默认为0。 1：基于“平均距离”初始化。 2：K-Means++ 初始化。 3：随机初始化。 0：不开启IVF中KMeans优化。
filter_thr	float	过滤阈值。	[0, 1]，默认为0。
filter_type	int	过滤类型。	0 或 1，默认为0。 0：根据向量中0的元素个数进行过滤 1：根据向量中各个数与均值偏差大小进行过滤

返回值

数据类型	说明
scann.scann_ops.ScannSearcher	开始构建并返回构建好的ScannSearcher。

父主题： Python接口