Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 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 фильтровать поиск Weaviate по properties без утечки данных
Filters.by_property в Weaviate: equal, greater_or_equal, логические AND/OR, типы properties, tenant/ACL и отрицательные тесты доступа.
Как настроить hybrid search Weaviate и выбрать alpha
Гибридный поиск Weaviate: BM25 плюс vector, alpha от 0 до 1, query_properties, Relative Score Fusion, gold-набор и сравнение Recall@k.
Как настроить multi-tenancy в Weaviate и изолировать клиентов
Multi-tenancy Weaviate: включение в schema, создание tenants, auto tenant creation, with_tenant, статусы и отрицательный тест межклиентского доступа.
Как настроить near_text в Weaviate и откалибровать distance
Семантический поиск Weaviate: near_text, limit, distance, MetadataQuery, gold-набор, Recall@k и безопасный порог для RAG.
Как создать incremental backup Weaviate и проверить восстановление
Полный и incremental backup Weaviate: backend, backup_id, include_collections, wait_for_completion, цепочка base backup, restore и контроль объектов.
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 создать named vectors в Weaviate для разных полей
Несколько embeddings на object: named vectors для title и title+country, source_properties, отдельные indexes, target_vector и добавление vector в 1.31+.
Как привязать ответ RAG к документам через Haystack AnswerBuilder
GeneratedAnswer, reference_pattern и проверка номеров цитат против фактических документов без ложной атрибуции.
Как создать коллекцию Weaviate через Python Client v4
Явная схема коллекции Weaviate: правила имён, Property, DataType, vector_config, отключение auto-schema и проверка конфигурации.
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 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.
Как проверить RAG-шаблон LlamaIndex RichPromptTemplate до вызова модели
Jinja-переменные context_str и query_str, предпросмотр format и отдельная проверка поведения генератора.
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 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.