Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить векторный поиск Milvus и измерить Recall@k
Milvus search: anns_field, COSINE, limit, output_fields, параметры поиска, gold-набор и калибровка качества до подключения RAG.
Как фильтровать векторный поиск Milvus по tenant и metadata
Filtered Search в Milvus: выражение filter до ANN, tenant_id, year, visibility, output_fields и отрицательный тест межклиентской изоляции.
Как настроить гибридный поиск Qdrant: dense, sparse и RRF
Гибридный поиск Qdrant через named vectors, prefetch и Reciprocal Rank Fusion: точные артикулы, смысловые запросы, проверка Recall@k и p95.
Как настроить поиск Qdrant через Query API и измерить Recall@k
Поиск ближайших соседей через query_points: limit, with_payload, exact baseline, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
Как настроить гибридный поиск Typesense: текст, embeddings и alpha
Как Typesense 30.2 объединяет keyword и semantic поиск: query_by, alpha, rerank_hybrid_matches и проверка кодовых запросов.
Как фильтровать поиск Weaviate по properties без утечки данных
Filters.by_property в Weaviate: equal, greater_or_equal, логические AND/OR, типы properties, tenant/ACL и отрицательные тесты доступа.
Как фильтровать поиск LanceDB: prefilter или postfilter
SQL where в LanceDB, tenant и visibility, prefilter по умолчанию, postfilter, scalar index и отрицательный тест межклиентской выдачи.
Как настроить гибридный поиск Pinecone для артикулов и смысла
Сравнение dense, full-text BM25, sparse+dense и Reciprocal Rank Fusion: проверяемые параметры, контроль артикула, semantic query и выбор архитектуры.
Как настроить семантический поиск ChromaDB и проверить distances
Collection.query в ChromaDB: query_texts, n_results, include, вложенная структура ответа, distances и оценка Recall@k для RAG.
Как настроить семантический поиск Pinecone и проверить Recall@k
Semantic search по тексту или вектору: тот же namespace, top_k, metadata, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
Как сделать полнотекстовый поиск ChromaDB через where_document и regex
Лексический фильтр ChromaDB: $contains, $not_contains, $regex, $not_regex, сочетание с semantic query и проверка русских кодов.
Как фильтровать векторный поиск Azure AI Search по tenant без утечки данных
OData filter и vectorFilterMode preFilter для tenant, негативный тест изоляции и сравнение с postFilter.
Как фильтровать векторный поиск Typesense по tenant без утечки документов
filter_by и фасетное tenant-поле в Typesense 30.2: серверная авторизация, отрицательный тест и корректная оценка top-k.
Как фильтровать векторный поиск Vespa по tenant без утечки в RAG
YQL-фильтр вместе с nearestNeighbor, серверный tenant, pre-filtering, отрицательный ACL-тест и проверка полного top-k.
Как объединить BM25 и векторный поиск в Azure AI Search через RRF
Гибридный Search POST для артикулов и перефразированных вопросов, test cases, RRF и проверка k против top.
Как сделать семантический поиск через Ollama embeddings локально
Локальный поиск по смыслу через Ollama embeddings: чанки, API, cosine similarity и тест релевантности.
Как создать эмбеддинги в Gemini API и проверить семантический поиск
Как вызвать embedContent в Gemini API, индексировать фрагменты, считать сходство и проверить поиск на реалистичном наборе вопросов.
Как сделать поиск по документам с RAG: от файлов до проверяемого ответа
Понятный план RAG-системы: очистка документов, разбиение текста, embeddings, поиск фрагментов и ответы со ссылками.
Perplexity или ChatGPT для поиска: что выбрать для учёбы и работы
Сравниваем Perplexity и ChatGPT для поиска: источники, диалог, работа с черновиками и способ выбрать сервис на реальной задаче.
Как создать векторный индекс Azure AI Search с верной размерностью
Рабочая схема REST для vector field, HNSW и profile: согласование dimensions с embedding и тест ошибки несовпадения.