Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как искать текстом через vectorizer Azure AI Search без передачи массива чисел
Настройка vectorizer и REST kind:text для русских вопросов: связка profile, модели и проверка результатов.
Как выполнить vector query в Azure AI Search через REST
Стабильный REST-запрос kind:vector, k и select с проверкой совместимости embedding и исходных документов.
Как объединить BM25 и векторный поиск в Azure AI Search через RRF
Гибридный Search POST для артикулов и перефразированных вопросов, test cases, RRF и проверка k против top.
Как фильтровать векторный поиск Azure AI Search по tenant без утечки данных
OData filter и vectorFilterMode preFilter для tenant, негативный тест изоляции и сравнение с postFilter.
Как настроить semantic ranker Azure AI Search для RAG с k=50
Вторичное семантическое ранжирование, конфигурация текстовых полей, k=50 и проверка citations без генеративных обещаний.
Как разложить документы на chunks для RAG через index projections Azure AI Search
Один поисковый документ на chunk: parent_id, sourceContext, skipIndexingParentDocuments и проверка наследования доступа.
Как создать векторный индекс Azure AI Search с верной размерностью
Рабочая схема REST для vector field, HNSW и profile: согласование dimensions с embedding и тест ошибки несовпадения.
Как загрузить готовые embeddings в Azure AI Search без потери документов
Push API, @search.action upload, ключи документов и проверка результатов каждого элемента пакета в векторном индексе.
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 уменьшить векторный индекс Azure AI Search через scalar quantization
Настройка scalarQuantization int8 с preserveOriginals, oversampling и проверкой Recall@10 на отдельном индексе.
Как подключить OpenAI embedder к Meilisearch и проверить индексацию
Конфигурация openAi source, documentTemplate, асинхронные tasks и тест русского семантического запроса без публикации API-ключа.
Как искать по vectors в Neo4j через SEARCH и возвращать SCORE
Актуальный Cypher 25 SEARCH: VECTOR INDEX, параметр queryVector, LIMIT, SCORE, source_id и проверка top-k без устаревшей процедуры.
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 объединить full-text и vector search в Neo4j через RRF
Hybrid retrieval для точных кодов и смысла: независимые ранги, Reciprocal Rank Fusion, одинаковый ACL и сравнение lexical/vector/hybrid по nDCG@10.
Как создать text_embedding ingest pipeline в OpenSearch
Автоматическая генерация embeddings при ingest: deployed model_id, field_map, default_pipeline, dimension, simulate и контроль ошибок.
Как использовать Tool Search в OpenAI API и не загружать десятки инструментов
Настройка Tool Search в OpenAI API: deferred loading, namespaces, описания инструментов, тест выбора и защита от лишних вызовов.
Как включить BM25 Full Text Search в Milvus
Нативный полнотекстовый поиск Milvus 2.5+: analyzer, VARCHAR, SPARSE_FLOAT_VECTOR, FunctionType.BM25, индекс и проверка русских терминов.
Как озвучить русский текст через OpenAI Text-to-Speech API
Как озвучить русский текст через OpenAI Text-to-Speech API: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как сделать поиск по PDF через OpenAI File Search: загрузка, запрос и проверка цитат
Пошаговый гайд по File Search в Responses API: загрузить PDF, задать вопрос, получить фрагменты и проверить ответ.
Как передать результат одной задачи CrewAI в другую через context
Две последовательные задачи CrewAI с context: извлечение кода, формирование ответа, конкретный эталон и проверка отсутствия посторонних данных.