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Componente vectorial · k-NN

256 dimensiones. Es una de las tres representaciones vectoriales de la sinopsis (plot). Más dimensiones suelen capturar más matices del significado, a cambio de más memoria y de comparaciones más costosas.

Número máximo de resultados que devuelve la búsqueda vectorial, después de combinar los candidatos de todos los shards; se reparten en páginas de 25, 50 o 100. Debe ser menor o igual que num_candidates. En modo híbrido también fija cuántos resultados de cada lista entran a la fusión y cuántos resultados combinados se pueden recorrer.

Candidatos que se evalúan en cada shard antes de quedarse con los k mejores. Subirlo tiende a mejorar la precisión, a cambio de más tiempo de respuesta. Máximo 10 000.

k-NN (k vecinos más cercanos): tu consulta se convierte en un vector y se buscan las películas cuya sinopsis tiene el vector más cercano. Elasticsearch lo hace de forma aproximada sobre un grafo HNSW, sin comparar contra todo el catálogo, lo que la hace rápida aunque no siempre exacta.