Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить auto-embedding Typesense на встроенной модели
Поле embed.from в Typesense 30.2, встроенная модель, индексация текста и семантический запрос без ручной передачи вектора.
Как загрузить embeddings в Typesense через JSONL и найти ошибки по строкам
Практический импорт JSONL в Typesense 30.2: стабильные id, action=upsert, построчная проверка success и карантин ошибок.
Как создать векторное поле Typesense: float[], num_dim и проверка модели
Схема Typesense 30.2 для внешних embeddings: num_dim, vec_dist, проверка размерности и миграция без смешивания моделей.
Как выполнить kNN-поиск в Typesense с готовым embedding
vector_query для Typesense 30.2: q=*, k, per_page, exclude_fields и проверка одинаковой модели запроса и документов.
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 использовать flat_search_cutoff Typesense для малого отфильтрованного набора
Typesense 30.2: условный brute-force поиск после filter_by, сравнение с HNSW и контроль задержки на маленьком наборе.
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 настроить HNSW в Typesense: M, ef_construction и ef
Официальные параметры HNSW Typesense 30.2: defaults, индексирование, ef на запросе и проверка Recall@10, памяти и p95.
Как найти похожие документы Typesense по id без нового embedding
Рекомендации по существующему документу в Typesense 30.2: vector_query с id, исключение исходного id и проверка прав.
Как загрузить embeddings в Vespa через JSONL feed без дублей
Формат put-операций Vespa CLI, стабильные ID, проверка source_id и безопасная повторная загрузка embeddings.
Как включить binary quantization в Meilisearch и не потерять исходные vectors
Необратимая настройка binaryQuantized: план отдельного embedder, сравнение памяти, качества и стратегии восстановления.
Как включить BM25 Full Text Search в Milvus
Нативный полнотекстовый поиск Milvus 2.5+: analyzer, VARCHAR, SPARSE_FLOAT_VECTOR, FunctionType.BM25, индекс и проверка русских терминов.
Как включить on_disk и compression_level для vectors в OpenSearch
Режимы in_memory и on_disk, compression_level 1x–32x, mapping 16x, oversampling/rescoring и проверка recall, latency и RAM.
Как включить scalar или binary quantization в MongoDB Vector Search
Индекс с quantization, сравнение float/scalar/binary, full-fidelity rescoring, Recall@10, p95, RAM и disk без обещаний на чужом benchmark.
Как включить streaming в Fireworks AI API и собрать ответ без пропусков
Потоковый Chat Completions в Fireworks: stream=true, чтение delta.content, финальная сборка, UTF-8, таймаут и проверка результата.
Как выбрать cosine или dot для нормализованных embeddings в Sentence Transformers
Проверяем единичную норму, сопоставляем две метрики и понимаем, когда dot меняет ранжирование: таблица проверяемых сценариев.
Как скрыть embeddings из ответа Vespa через document-summary
Отдельный document-summary для RAG: source_id и text вместо vector payload, запрос presentation.summary и проверка ответа.
Как загрузить свои embeddings в Meilisearch через userProvided
Собственные vectors в поле _vectors: dimensions, regenerate:false, запрос vector и проверки несовместимых моделей.
Как хранить embeddings в pgvector: schema, размерность и upsert
Проектирование vector(n), стабильный ключ документа, ON CONFLICT, проверка размерности и запрет смешивания embedding-моделей.
Как сохранить embeddings в Neo4j через setNodeVectorProperty без смешивания моделей
Идемпотентная запись vectors в узлы: MERGE, model_id, checksum, проверка длины и db.create.setNodeVectorProperty вместо строковой сборки Cypher.