Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как найти точный артикул через Haystack InMemoryBM25Retriever
Локальный BM25-поиск по кодам и формулировкам ошибок, top_k, проверка ответов и ограничения поисковой схемы.
Как ограничить поиск документами одного клиента в Haystack
Фильтр meta.tenant в retriever, тест на утечку чужого документа и границы серверной авторизации.
Как разбить длинные документы на чанки в Haystack DocumentSplitter
Подбираем split_by, split_length и overlap; сохраняем связь чанка с исходником и проверяем граничные факты.
Как настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
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 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 измерить полноту поиска в Haystack через DocumentRecallEvaluator
Размеченные документы, SINGLE_HIT и MULTI_HIT, индивидуальные оценки и тест на потерю нужного фрагмента.
Как очистить текст для RAG через Haystack DocumentCleaner
Удаляем артефакты извлечения из документов, сохраняя значимые пробелы, страницы и исходную разметку.
Как привязать ответ RAG к документам через Haystack AnswerBuilder
GeneratedAnswer, reference_pattern и проверка номеров цитат против фактических документов без ложной атрибуции.
Как собрать проверяемый RAG-промпт в Haystack PromptBuilder
Шаблон с вопросом и документами, обязательные переменные, безопасный отказ при пустом контексте и проверка рендеринга.
Как загрузить русские TXT-файлы в Haystack через TextFileToDocument
Преобразуем UTF-8 файлы в Document, проверяем кодировку, содержимое и метаданные перед индексированием.
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 настроить гибридный поиск Qdrant: dense, sparse и RRF
Гибридный поиск Qdrant через named vectors, prefetch и Reciprocal Rank Fusion: точные артикулы, смысловые запросы, проверка Recall@k и p95.
Как создать relationship vector index Neo4j и искать похожие связи
Vector index для relationship property: CREATE VECTOR INDEX, SEARCH по отношению, SCORE и практический пример семантики утверждений GraphRAG.
Как искать vectors в Redis по радиусу через VECTOR_RANGE
VECTOR_RANGE вместо фиксированного top-k: radius parameter, yield_distance_as, epsilon, сортировка и калибровка порога отказа.
Как искать в интернете через ChatGPT и проверять ответы
Пошагово: как включить поиск в ChatGPT, запросить первоисточники и не принять удобный пересказ за проверенный факт.
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 выбрать метрику pgvector: cosine, L2 или inner product
Операторы <=>, <-> и <#>, преобразование distance в similarity, нормализованные embeddings и точный baseline для RAG.
Как восстановить индекс Pinecone из backup и проверить данные
Serverless backup как некверируемая копия, create_index_from_backup, новое имя, сохранение dimension/metric/embed config, readiness и контрольный поиск.
Как ограничить модели OpenRouter Auto Router через allowed_models и excluded_models
Как задать белый и черный список моделей для openrouter/auto, проверить wildcard-шаблоны и не получить 404 из-за пустого набора кандидатов.