Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как выполнить exact vector search в Elasticsearch через script_score
Brute-force scoring без ANN cutoff, filter для уменьшения набора, exact top-k как ground truth и сравнение с approximate kNN.
Как создать dense_vector mapping в Elasticsearch без ошибки размерности
Явный mapping dense_vector: dims, similarity, index_options, single-valued поле и отрицательный тест несовместимого embedding.
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 включить int8, int4 или BBQ-квантование dense_vector в Elasticsearch
Сравнение int8_hnsw, int4_hnsw и bbq_hnsw, ограничения dimensions, oversampling, rescoring и честная оценка памяти.
Почему dense_vector нет в _source Elasticsearch и как получить vector
Поведение exclude_source_vectors, fields, docvalue_fields, binary format, rehydration и сохранение исходной точности для аудита.
Как сделать exact vector search в MongoDB и получить эталон для ANN
ENN-запрос с exact:true, тот же index/path/filter, сохранение exact top-k и расчёт Recall@10 для проверки approximate search.
Как выбрать similarity для dense_vector: cosine, dot_product или L2
Проверяемые требования Elasticsearch к cosine, dot_product, l2_norm и max_inner_product, нормализация и score formulas.
Как выполнить exact k-NN в OpenSearch через script_score
Brute-force knn_score, предварительный tenant filter, query_value, space_type и exact top-k как ground truth для проверки ANN recall.
Почему db.index.vector.queryNodes устарел и как перейти на SEARCH в Neo4j
Миграция с queryNodes/queryRelationships на Cypher 25 SEARCH: версии, эквивалентный top-k, SCORE, фильтры и регрессионная проверка IDs.
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 настроить kNN Search в Elasticsearch: k и num_candidates
Рабочий запрос approximate kNN, связь k и num_candidates, HNSW, source filtering и измерение Recall@10 против exact baseline.
Как выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.
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 фильтровать MongoDB Vector Search по tenant и visibility до поиска
Безопасный pre-filter в $vectorSearch, filter fields в индексе, ACL с backend identity и отрицательный тест межклиентской утечки.
Как настроить HNSW в pgvector и подобрать ef_search по Recall@10
Создание HNSW-индекса, m, ef_construction, ef_search, SET LOCAL и честное сравнение ANN с exact search.
Как создать индекс MongoDB Vector Search и не ошибиться с numDimensions
Практический индекс vectorSearch через createSearchIndex: vector и filter fields, numDimensions, similarity, статус индекса и отрицательный тест.
Как использовать flat_search_cutoff Typesense для малого отфильтрованного набора
Typesense 30.2: условный brute-force поиск после filter_by, сравнение с HNSW и контроль задержки на маленьком наборе.
Как настроить none, scalar или binary quantization в Neo4j Vector Search
Neo4j 2026.08: vector.quantization.type, default binary, search expansion, rescoring и честное сравнение recall, p95 и памяти.
Как сделать Hybrid Search в Elasticsearch через BM25, kNN и RRF
Две retrieval-ветви, Reciprocal Rank Fusion, общий tenant filter, rank_window_size, конкретный JSON и оценка nDCG@10.
Как создать knn_vector индекс OpenSearch с HNSW без ошибки dimension
Проверяемый mapping OpenSearch: index.knn, knn_vector, dimension, cosinesimil, Lucene HNSW и отрицательный тест несовместимого embedding.