> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# إعدادات الجلسة vector_search_*

> إعدادات جلسة ClickHouse في المجموعة المُولَّدة vector_search_*.

export const SettingsInfoBlock = ({type, default_value, changeable_without_restart}) => {
  return <div className="not-prose" style={{
    display: "flex",
    flexWrap: "wrap",
    alignItems: "baseline",
    columnGap: "0.5rem",
    rowGap: "0.125rem",
    margin: "0.375rem 0",
    fontSize: "0.8125rem",
    lineHeight: "1.125rem"
  }}>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>النوع</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{type}</div>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>القيمة الافتراضية</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{default_value}</div>
      {changeable_without_restart && <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>
          يمكن تغييره دون إعادة التشغيل
        </div>}
      {changeable_without_restart && <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>
          {changeable_without_restart}
        </div>}
    </div>;
};

هذه الإعدادات متاحة في [system.settings](/docs/ar/reference/system-tables/settings)، وقد أُنشئت تلقائيًا من [الشيفرة المصدرية](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.cpp).

<div id="vector_search_filter_strategy">
  ## vector\_search\_filter\_strategy
</div>

<SettingsInfoBlock type="VectorSearchFilterStrategy" default_value="auto" />

<VersionHistory rows={[{"id": "row-1","items": [{"label": "25.5"},{"label": "auto"},{"label": "إعداد جديد"}]}]} />

إذا كان استعلام البحث المتجهي يتضمن جملة WHERE، فإن هذا الإعداد يحدد ما إذا كانت ستُقيَّم أولًا (التصفية المسبقة)، أو ما إذا كان فهرس تشابه المتجهات سيُفحَص أولًا (التصفية اللاحقة). القيم الممكنة:

* 'auto' - التصفية اللاحقة (قد تتغير الدلالات الدقيقة مستقبلًا).
* 'postfilter' - استخدم فهرس تشابه المتجهات لتحديد أقرب الجيران، ثم طبّق عوامل التصفية الأخرى
* 'prefilter' - قيّم عوامل التصفية الأخرى أولًا، ثم نفّذ بحثًا بالقوة الغاشمة لتحديد الجيران.

<div id="vector_search_index_fetch_multiplier">
  ## vector\_search\_index\_fetch\_multiplier
</div>

**الأسماء البديلة**: `vector_search_postfilter_multiplier`

<SettingsInfoBlock type="Float" default_value="1" />

<VersionHistory rows={[{"id": "row-1","items": [{"label": "25.8"},{"label": "1"},{"label": "اسم بديل للإعداد 'vector_search_postfilter_multiplier'"}]}]} />

يُضرب عدد أقرب الجيران الذين جرى جلبهم من فهرس تشابه المتجهات في هذا الرقم. لا يُطبَّق ذلك إلا عند التصفية اللاحقة مع شروط أخرى، أو إذا كان الإعداد 'vector\_search\_with\_rescoring = 1'. النطاق الصالح: \[1.0, 1000.0]. تُرفَض القيم خارج هذا النطاق.

<div id="vector_search_use_quantized_codes">
  ## vector\_search\_use\_quantized\_codes
</div>

<SettingsInfoBlock type="Bool" default_value="0" />

<VersionHistory rows={[{"id": "row-1","items": [{"label": "26.7"},{"label": "0"},{"label": "إعداد جديد لتفعيل تحسين البحث المتجهي التقريبي ثنائي المراحل على codec العمود Quantize(...); وتظل الاستعلامات دقيقة افتراضيًا."}]}]} />

يُمكّن البحث المتجهي التقريبي ثنائي المراحل من دون فهرس (فحص بالقوة الغاشمة) على عمود مضغوط باستخدام `Quantized`. عند التمكين، فإن `ORDER BY L2Distance|cosineDistance(vec, reference) LIMIT k` على عمود مُرمَّز باستخدام codec من نوع `Quantized(...)` سوف

1. يفحص المتجهات المُكمّاة ويُرشّحها (تنتج هذه الخطوة `k * vector_search_index_fetch_multiplier` نتيجة)، و
2. يعيد احتساب درجات المتجهات التي عُثر عليها بمقارنتها بالمتجهات الأصلية كاملة الدقة.

<div id="vector_search_with_rescoring">
  ## vector\_search\_with\_rescoring
</div>

<SettingsInfoBlock type="Bool" default_value="0" />

<VersionHistory rows={[{"id": "row-1","items": [{"label": "25.8"},{"label": "0"},{"label": "إعداد جديد."}]}]} />

ما إذا كان ClickHouse يجري إعادة التقييم للاستعلامات التي تستخدم فهرس تشابه المتجهات.
من دون إعادة التقييم، يعيد فهرس تشابه المتجهات الصفوف التي تتضمن أفضل المطابقات مباشرةً.
مع إعادة التقييم، يجلب فهرس تشابه المتجهات الصفوف المرشحة، ويحسب ClickHouse المسافة الدقيقة
لهذه الصفوف انطلاقًا من المتجهات الأصلية كاملة الدقة ضمن مسار SQL المعتاد.
عند الإمكان، يقيّد ClickHouse الفحص ليقتصر على الصفوف المرشحة قبل الحساب النهائي للمسافة.
زِد `vector_search_index_fetch_multiplier` إذا كانت هناك حاجة إلى المزيد من الصفوف المرشحة لتحسين الاسترجاع، وخاصةً
عند استخدام عوامل تصفية إضافية أو فهارس متجهات مكمّاة.
ملاحظة: قد يلجأ الاستعلام الذي يُشغَّل من دون إعادة التقييم ومع تمكين النسخ المتماثلة المتوازية إلى إعادة التقييم.