configurações de sessão vector_search_*

Estas configurações estão disponíveis em system.settings e são geradas automaticamente a partir do código-fonte.

Se uma consulta de busca vetorial incluir uma cláusula WHERE, esta configuração determina se essa cláusula será avaliada primeiro (pré-filtragem) ou se o índice de similaridade vetorial será verificado primeiro (pós-filtragem). Valores possíveis:

• 'auto' - Pós-filtragem (a semântica exata pode mudar no futuro).
• 'postfilter' - Use o índice de similaridade vetorial para identificar os vizinhos mais próximos e, em seguida, aplique outros filtros
• 'prefilter' - Avalie outros filtros primeiro e, em seguida, execute a busca por força bruta para identificar os vizinhos.

Aliases: vector_search_postfilter_multiplier

Multiplica por esse número a quantidade de vizinhos mais próximos recuperados do índice de similaridade vetorial. Aplicado apenas na pós-filtragem com outros predicados ou quando a configuração 'vector_search_with_rescoring = 1' está definida. Intervalo válido: [1.0, 1000.0]. Valores fora desse intervalo são rejeitados.

Habilita uma busca vetorial aproximada em dois estágios sem índice (varredura por força bruta) em uma coluna comprimida com Quantized. Quando habilitado, ORDER BY L2Distance|cosineDistance(vec, reference) LIMIT k sobre uma coluna codificada com um codec Quantized(...) irá

1. fazer a varredura e filtrar os vetores quantizados (esta etapa produz k * vector_search_index_fetch_multiplier resultados), e
2. recalcular a pontuação dos vetores encontrados com base nos vetores originais em precisão total.

Se o ClickHouse realiza rescoring para consultas que usam o índice de similaridade vetorial. Sem rescoring, o índice de similaridade vetorial retorna diretamente as linhas com as melhores correspondências. Com rescoring, o índice de similaridade vetorial busca linhas candidatas, e o ClickHouse calcula a distância exata dessas linhas a partir dos vetores originais com precisão completa no pipeline SQL normal. Quando possível, o ClickHouse filtra a varredura para as linhas candidatas antes do cálculo final da distância. Aumente vector_search_index_fetch_multiplier se forem necessárias mais linhas candidatas para melhorar o recall, especialmente com filtros adicionais ou índices vetoriais quantizados. Observação: uma consulta executada sem rescoring e com réplicas paralelas habilitadas pode usar rescoring como alternativa.