Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как выбрать и закрепить embedding function в ChromaDB
EmbeddingFunction в ChromaDB: локальная или удалённая модель, привязка к collection, одинаковая обработка документов и запросов, миграция.
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 выбрать task type для Gemini Embeddings и проверить поиск
Как выбрать task type для Gemini Embeddings и проверить поиск: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как выбрать angular или euclidean distance для embeddings в Vespa
Привязка метрики Vespa к embedding-модели, сравнение angular и euclidean и проверка совместимости индекса.
Как фильтровать metadata в ChromaDB через where без утечки tenant
Metadata filtering ChromaDB: where, $eq, $gte, $and, типы значений, tenant и visibility до семантического ранжирования.
Как использовать conditional transactions ChromaDB без потерянных обновлений
Оптимистические collection-scoped транзакции ChromaDB: стабильный snapshot, read-check-write, конфликт commit и безопасный retry.
Как настроить HNSW-индекс ChromaDB и измерить Recall
HNSW configuration ChromaDB: space, ef_construction, ef_search, max_neighbors, build_threads, resize_factor и тест качества/скорости.
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 обновлять документы ChromaDB через upsert без дублей
Разница add, update и upsert в ChromaDB, стабильные IDs, параллельные списки, повторяемый импорт и проверка результата через get.
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 сохранить данные ChromaDB через PersistentClient после перезапуска
Локальная персистентность ChromaDB: PersistentClient, path, повторное открытие коллекции, контроль count и границы применения.
Как выбрать cosine или euclidean для Neo4j Vector Search
Сравнение similarity functions Neo4j по model card, нормализации, exact vector functions, Recall@10 и безопасной миграции индекса.
Как настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
Как скопировать коллекцию ChromaDB между локальным сервером и Cloud
CLI chroma copy: локальный источник или Chroma Cloud, выбор database/collection, проверка count и ID, повторный запуск и план отката.
Как создать индекс Pinecone со встроенной embedding-моделью
Создание serverless index через create_index_for_model: cloud, region, hosted embedding model, field_map, ожидание готовности и контрольный поиск.
Как выбрать COSINE, L2 или IP для Redis Vector Search
Контракт embedding-модели, нормализация, distance вместо similarity, пороги и тест выбора COSINE, L2 или IP в Redis.
Как выбрать cosine, dotProduct или euclidean в MongoDB Vector Search
Сравнение трёх similarity по контракту embedding-модели, нормализации, ranking, exact baseline и миграции через новый индекс.
Как настроить function calling в Cloudflare Workers AI безопасно
Traditional function calling в Workers AI: описание tools, JSON-аргументы, allowlist, schema validation, авторизация и двухшаговый вызов внешнего API.
Как сохранить несколько embeddings одного документа в Meilisearch
Массив векторов одного документа в _vectors.embeddings для нескольких абзацев, их обновление и проверка релевантности.
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.