Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как выполнить nearestNeighbor-поиск Vespa через YQL и rank-profile
Рабочая схема YQL nearestNeighbor: totalTargetHits, input.query(q), ranking, hits и проверка источника ответа.
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 измерить Recall@10 ANN-поиска Vespa через exact baseline
Два сопоставимых nearestNeighbor-запроса с approximate:false, формула Recall@10 и ограничения exact baseline.
Как настроить HNSW Vespa: links, insert и exploreAdditionalHits
Индексные и запросные параметры HNSW в Vespa с измерением Recall@10, памяти, скорости загрузки и p95.
Как объединить BM25 и vector search в Vespa для поиска по смыслу и словам
Индекс text, BM25 rank feature, nearestNeighbor, объединение кандидатов и измерение качества гибридного поиска.
Как создать tensor-поле embeddings в Vespa и проверить размерность
Схема Vespa для tensor<float>, размерность, индекс HNSW и воспроизводимая проверка совместимости embeddings с запросами.
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 выбрать angular или euclidean distance для embeddings в Vespa
Привязка метрики Vespa к embedding-модели, сравнение angular и euclidean и проверка совместимости индекса.
Как хранить chunks для RAG в Vespa с проверяемыми source_id
Схема chunk-документов, parent ID, versioned embeddings, готовый prompt и тест цитат по исходным фрагментам.
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 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 выполнить vector query в Azure AI Search через REST
Стабильный REST-запрос kind:vector, k и select с проверкой совместимости embedding и исходных документов.
Как выполнить KNN-поиск в Redis через FT.SEARCH и DIALECT 2
Рабочий KNN-запрос Redis: бинарный query vector, PARAMS, distance alias, SORTBY, RETURN, LIMIT и проверка top-k.
Как выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.
Как выполнить exact k-NN в OpenSearch через script_score
Brute-force knn_score, предварительный tenant filter, query_value, space_type и exact top-k как ground truth для проверки ANN recall.
Как выполнить exact vector search в Elasticsearch через script_score
Brute-force scoring без ANN cutoff, filter для уменьшения набора, exact top-k как ground truth и сравнение с approximate kNN.
Как настроить Tool Use в Groq API и безопасно выполнить функцию
Полный цикл function calling в Groq: JSON Schema инструмента, проверка аргументов, выполнение на сервере и возврат tool result модели.
Как настроить function calling в DeepSeek API и безопасно выполнить инструмент
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как настроить function calling DeepSeek».
Как написать SOP с ИИ: пошаговый регламент, который можно выполнить
Как превратить знания сотрудника в стандартную операционную процедуру: шаги, роли, исключения и проверка на практике.
Как выполнить один шаг GRUCell во Flax NNX
Flax 0.12.10: GRUCell с одним carry, инициализация batch и проверка формы обновлённого состояния и output.