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

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vector_search_filter_strategy

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.

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vector_search_index_fetch_multiplier

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.

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vector_search_use_quantized_codes

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.

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vector_search_with_rescoring

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.
Última modificação em 23 de julho de 2026