Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 безопасный tool в LangChain-агента для проверки статуса заказа
Декоратор @tool, схема аргументов, серверная проверка заказа и отрицательные тесты на чужой ID.
Как проверить JSONL перед fine-tuning в Together AI
Локальная проверка UTF-8 и JSONL, лимит 100 GB, upload purpose, processing_status, INVALID_FORMAT и отдельная validation-выборка.
Как проверить RAG-шаблон LlamaIndex RichPromptTemplate до вызова модели
Jinja-переменные context_str и query_str, предпросмотр format и отдельная проверка поведения генератора.
Как подключить OpenAI SDK к Together AI без скрытой несовместимости
Замена API key и base_url, проверка model ID, таблица поддерживаемых методов и тест параметров, которые Together принимает, но игнорирует.
Как создать эмбеддинги Together AI и проверить порядок векторов
Один и несколько текстов через embeddings.create, multilingual E5, индексы response.data, единая модель для базы и запроса, контроль similarity.
Как выбрать Lucene или Faiss для Vector Search в OpenSearch
Сравнение Lucene HNSW, Faiss HNSW/IVF и deprecated NMSLIB по фильтрам, training, масштабу, памяти, indexing и recall.
Как настроить одиночный function calling в Together AI безопасно
Описание функции через JSON Schema, режимы tool_choice, разбор arguments, проверка allowlist и полный второй запрос с результатом инструмента.
Как обработать параллельные tool calls Together AI без путаницы результатов
Несколько вызовов одной или разных функций: уникальные call ID, ограниченный fan-out, независимые таймауты и правильный возврат результатов модели.
Как получить строгий JSON по схеме в Together AI
Structured Outputs через response_format: поддерживаемая модель, Pydantic-схема, required, запрет лишних полей и повторная серверная валидация.
Как разделить трафик между deployments Together AI без неверных процентов
Traffic weights, готовые replicas, update_mask=trafficSplit, нулевой вес, endpoint_not_configured и проверка фактического распределения.
Почему Together AI возвращает 429 и как читать x-ratelimit-reset
Динамические serverless limits, сглаживание RPM, x-ratelimit-reset, backoff с jitter и отличие от GPU quota dedicated deployment.
Как привязать ответ RAG к документам через Haystack AnswerBuilder
GeneratedAnswer, reference_pattern и проверка номеров цитат против фактических документов без ложной атрибуции.
Как обновить одну редакцию документа в LlamaIndex без смешивания версий
Стабильный id_, update_ref_doc и контроль старого и нового правила в поисковой выдаче.
Как загрузить только нужные файлы в LlamaIndex через SimpleDirectoryReader
input_files, required_exts и recursive: не отправляем в индекс лишние файлы и проверяем метаданные источника.
Как загрузить данные в Weaviate пакетами и проверить failed objects
Batch import в Weaviate Python Client: dynamic batching, deterministic UUID, failed_objects, векторизация, rate limits и сверка количества объектов.
Как сделать RAG на Cloudflare Workers AI и Vectorize без ошибки размерности
Создание Vectorize index с dimensions и cosine, AI и Vectorize bindings, генерация embeddings одной моделью, insert/query и проверка релевантности.
Как показывать ответ LlamaIndex по мере генерации через streaming
streaming=True, response_gen и проверка полного ответа, отмены запроса и ограничений streaming-модели.