Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как измерить hit rate и MRR поиска в LlamaIndex RetrieverEvaluator
Размеченный вопрос, expected_ids и оценка позиции релевантного узла до тестирования ответов генератора.
Как задать embedding-модель локально в LlamaIndex и не смешать индексы
Settings как глобальный fallback и локальный embed_model для конкретного индекса с тестом на совместимость после перезапуска.
Как измерить полноту поиска в Haystack через DocumentRecallEvaluator
Размеченные документы, SINGLE_HIT и MULTI_HIT, индивидуальные оценки и тест на потерю нужного фрагмента.
Как измерить MRR для RAG-поиска и найти первый релевантный документ
Считаем MRR по порядку выдачи RAG: эталонный ID, обратный ранг, пример со сдвигом документа и трактовка нуля.
Как измерить Recall@10 и p95 MongoDB Vector Search на своём датасете
Воспроизводимый benchmark MongoDB: exact ENN ground truth, ANN candidate grid, filters, concurrency, Recall@10, nDCG@10 и tail latency.
Как измерить Recall@k поиска через InformationRetrievalEvaluator
Готовим queries, corpus и relevant_docs, проверяем golden IDs и сравниваем качество модели до смены индекса.
Как измерить Recall@10 Elasticsearch kNN против exact vector search
Воспроизводимый benchmark approximate kNN: exact ground truth, одинаковый snapshot, k, num_candidates, filters, shards и p95.
Как измерить Recall@10 и p95 для k-NN поиска OpenSearch
Воспроизводимый ANN benchmark: exact script_score baseline, frozen snapshot, segments, shards, k, filters, Recall@10 и latency percentiles.
Как ограничить размер пакета при индексации в LlamaIndex VectorStoreIndex
insert_batch_size при from_documents: контролируем память и задержки загрузки, не путая пакет с размером чанка.
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 показывать ответ LlamaIndex по мере генерации через streaming
streaming=True, response_gen и проверка полного ответа, отмены запроса и ограничений streaming-модели.
Как проверить RAG-шаблон LlamaIndex RichPromptTemplate до вызова модели
Jinja-переменные context_str и query_str, предпросмотр format и отдельная проверка поведения генератора.
Как скрыть служебные метаданные документа от LLM в LlamaIndex
Отдельные настройки metadata для генератора и embedding-модели с проверкой MetadataMode.LLM и EMBED.
Как сохранить и загрузить индекс LlamaIndex после перезапуска
persist_dir, StorageContext и load_index_from_storage с проверкой, что после рестарта не выполняется новая индексация.
Как сохранить кэш индексации LlamaIndex IngestionPipeline
Persist и load кэша преобразований для повторного запуска с неизменными документами без ложных обещаний полной идемпотентности.
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 измерить MRR для первого подходящего документа в RAG
Рассчитываем reciprocal rank первого релевантного документа по вопросам и обрабатываем вопрос без попадания.
Как измерить recall HNSW в Azure AI Search через exhaustive KNN
Точный baseline exhaustive:true, Recall@k, стабильный набор запросов и диагностика trade-off качества и задержки.
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 проверить prompt caching в OpenRouter и не потерять cache hit
Как устроить повторяемый префикс, использовать session_id, читать cached_tokens и cache_write_tokens и не ломать липкую маршрутизацию provider.order.