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 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 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.
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.
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.
Как добавить ручное подтверждение в n8n для действий ИИ-агента
Как поставить human-in-the-loop перед отправкой письма или изменением данных в n8n: логика, тест и журнал решения.
Как добавить Google Maps grounding в Gemini API для поиска мест
Как добавить Google Maps grounding в Gemini API для поиска мест: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как добавить подсказки для терминов в SpeechKit и проверить распознавание
Как добавить подсказки для терминов в SpeechKit и проверить распознавание: настройка API, пример, проверка качества и ошибки.
Как добавить Web Search в Claude API и ограничить источники
Как подключить web_search tool Claude, задать max_uses и домены, собрать цитаты и проверить дату каждого найденного факта.
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.
Что нового в Cohere Rerank 4.0 и как мигрировать с V1
Практическое руководство по запросу «что нового в Cohere Rerank 4.0»: реальные параметры Cohere API, рабочий код, ограничения и измеримая проверка результата.
Как добавить веб-поиск в OpenAI Responses API и сохранить источники
Практическая настройка web_search в Responses API: запрос, список источников, проверка цитат и обработка неполных данных.