Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 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 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 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@10 ANN-поиска Vespa через exact baseline
Два сопоставимых nearestNeighbor-запроса с approximate:false, формула Recall@10 и ограничения exact baseline.
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 настроить векторный поиск Milvus и измерить Recall@k
Milvus search: anns_field, COSINE, limit, output_fields, параметры поиска, gold-набор и калибровка качества до подключения RAG.
Как измерить hit rate и MRR поиска в LlamaIndex RetrieverEvaluator
Размеченный вопрос, expected_ids и оценка позиции релевантного узла до тестирования ответов генератора.
Как настроить vector search LanceDB и измерить Recall@k
L2, cosine, dot и hamming в LanceDB, exact scan, ANN, nprobes, refine_factor, distance_range и проверка качества индекса.
Как настроить поиск Qdrant через Query API и измерить Recall@k
Поиск ближайших соседей через query_points: limit, with_payload, exact baseline, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
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 найти точный артикул через Haystack InMemoryBM25Retriever
Локальный BM25-поиск по кодам и формулировкам ошибок, top_k, проверка ответов и ограничения поисковой схемы.
Как настроить HNSW-индекс ChromaDB и измерить Recall
HNSW configuration ChromaDB: space, ef_construction, ef_search, max_neighbors, build_threads, resize_factor и тест качества/скорости.
Как посчитать Recall@K для поиска документов RAG
Проверяем Recall@K по эталонным document_id: один, несколько и ни одного найденного документа в top-K.
Как измерить Recall@K RAG отдельно по типам вопросов
Считаем Recall@K отдельно для вопросов о процедуре и о сроке, показывая численность каждой группы.
Как настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
Как ограничить поиск документами одного клиента в Haystack
Фильтр meta.tenant в retriever, тест на утечку чужого документа и границы серверной авторизации.
Как избежать дублей документов в Haystack через DocumentWriter и DuplicatePolicy
Повторная индексация без случайных дублей: стабильные ID, режимы OVERWRITE, SKIP и FAIL и проверка числа записей.
Как очистить текст для RAG через Haystack DocumentCleaner
Удаляем артефакты извлечения из документов, сохраняя значимые пробелы, страницы и исходную разметку.