Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как добавить rerank в RAG через Pinecone Inference
Rerank shortlist через bge-reranker-v2-m3: query, documents, top_n, rank_fields, return_documents, score, Recall@k и проверка связи с исходными ID.
Как добавить reranking в Weaviate RAG и проверить качество
Второй этап retrieval в Weaviate: Rerank, prop, query, shortlist limit, rerank score, nDCG и сохранение связи с исходными UUID.
Как добавить rerank в RAG через Together AI и измерить Recall@k
Переранжирование кандидатов по query, top_n, index и relevance_score, сохранение исходных документов и сравнение Recall@k с vector search.
Как импортировать большой датасет в Pinecone из object storage
Bulk import из S3, GCS или Azure Blob: serverless index, storage integration, Parquet или JSONL, директории namespaces, error_mode и polling.
Как фильтровать результаты Pinecone по metadata без утечки данных
Metadata filters Pinecone: $eq, $in, $gt, $and, типы полей, integrated text search, negative tests и проверка, что запрещённые документы не попали в top_k.
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 восстановить индекс Pinecone из backup и проверить данные
Serverless backup как некверируемая копия, create_index_from_backup, новое имя, сохранение dimension/metric/embed config, readiness и контрольный поиск.
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 разделить арендаторов Pinecone через namespaces
Один namespace на tenant в serverless index: upsert, query, offboarding, защита от подмены namespace и отрицательный тест межклиентской изоляции.
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 загрузить записи в Pinecone через upsert и проверить обновление ID
Пакетный upsert в namespace, уникальные record ID, metadata, замена существующей записи, eventual consistency и сверка через fetch и search.
Как привязать ответ RAG к документам через Haystack AnswerBuilder
GeneratedAnswer, reference_pattern и проверка номеров цитат против фактических документов без ложной атрибуции.
Как настроить hybrid search LanceDB с RRFReranker
Объединение vector search и FTS в LanceDB, query_type=hybrid, RRFReranker, normalize, фильтр обеих ветвей и оценка nDCG.
Как добавить Cohere Rerank после BM25 или векторного поиска
Практическое руководство по запросу «как использовать Cohere Rerank»: реальные параметры Cohere API, рабочий код, ограничения и измеримая проверка результата.
Как добавить безопасный tool в LangChain-агента для проверки статуса заказа
Декоратор @tool, схема аргументов, серверная проверка заказа и отрицательные тесты на чужой ID.
Почему Pinecone возвращает 429 и как определить превышенный лимит
Диагностика 429 TOO_MANY_REQUESTS: scope namespace/index/org, request-per-second, read/write units, model throughput, backoff с jitter и нагрузочный тест.
Как проверить RAG-шаблон LlamaIndex RichPromptTemplate до вызова модели
Jinja-переменные context_str и query_str, предпросмотр format и отдельная проверка поведения генератора.
Как сделать Generative Search RAG в Weaviate с проверяемыми источниками
Weaviate generate.near_text: grouped_task, grouped_properties, limit, generative provider, source IDs, отказ при пустом контексте и критерии groundedness.
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.
Что такое RAG в нейросетях: как ИИ отвечает по вашим документам
Разбираем RAG без сложных терминов: чем ответы по базе знаний отличаются от «памяти» модели и как проверить, что источник выбран верно.