Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как найти похожие документы Typesense по id без нового embedding
Рекомендации по существующему документу в Typesense 30.2: vector_query с id, исключение исходного id и проверка прав.
Как настроить гибридный поиск Typesense: текст, embeddings и alpha
Как Typesense 30.2 объединяет keyword и semantic поиск: query_by, alpha, rerank_hybrid_matches и проверка кодовых запросов.
Как загрузить embeddings в Typesense через JSONL и найти ошибки по строкам
Практический импорт JSONL в Typesense 30.2: стабильные id, action=upsert, построчная проверка success и карантин ошибок.
Как фильтровать векторный поиск Typesense по tenant без утечки документов
filter_by и фасетное tenant-поле в Typesense 30.2: серверная авторизация, отрицательный тест и корректная оценка top-k.
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 создать векторное поле Typesense: float[], num_dim и проверка модели
Схема Typesense 30.2 для внешних embeddings: num_dim, vec_dist, проверка размерности и миграция без смешивания моделей.
Как выполнить kNN-поиск в Typesense с готовым embedding
vector_query для Typesense 30.2: q=*, k, per_page, exclude_fields и проверка одинаковой модели запроса и документов.
Как настроить numCandidates в MongoDB Vector Search по Recall@10 и p95
Проверяемая сетка numCandidates для фиксированного limit: exact baseline, Recall@10, p95/p99, QPS, фильтры и выбор по SLO.
Как сохранить историю диалога LangChain по thread_id
InMemorySaver, одинаковый thread_id для продолжения и отдельный ID для другого пользователя без смешивания бесед.
Как найти релевантный фрагмент через semantic_search в Sentence Transformers
Кодируем вопрос и документы, связываем corpus_id с текстом, проверяем top_k и строим отказ при отсутствии подходящего источника.
Как найти повторяющиеся cue ID в AI-субтитрах WebVTT
Практическая проверка уникальности идентификаторов WebVTT после автоматической расшифровки: воспроизводимый Python-валидатор и тест.
Как обновлять документы ChromaDB через upsert без дублей
Разница add, update и upsert в ChromaDB, стабильные IDs, параллельные списки, повторяемый импорт и проверка результата через get.
Как использовать Files API Claude: загрузка, file_id и удаление документа
Как загрузить документ в Claude Files API, использовать file_id в Messages API, проверить ответ и удалить временный файл.
Как задать порядок провайдеров OpenRouter и управлять fallback
Практика provider.order и allow_fallbacks: когда фиксировать endpoint, как проверить резервирование и почему ручной порядок меняет балансировку.
Как настроить auto-embedding Typesense на встроенной модели
Поле embed.from в Typesense 30.2, встроенная модель, индексация текста и семантический запрос без ручной передачи вектора.
Почему Typesense возвращает далёкие векторные результаты: distance_threshold
Диагностика далёких соседей в Typesense 30.2: distance_threshold, k, проверка модели и безопасное поведение при пустой выдаче.
Как использовать Responses API Hugging Face Inference Providers
Практический ответ на запрос «как использовать Hugging Face Responses API»: реальные настройки Hugging Face, рабочий код, ограничения и проверка результата.
Как подключить OpenAI SDK к Hugging Face Inference Providers
Практический ответ на запрос «как подключить Hugging Face к OpenAI SDK»: реальные настройки Hugging Face, рабочий код, ограничения и проверка результата.
Как переранжировать результаты поиска через CrossEncoder.rank
Повторно проверяем top-k кандидатов для одного вопроса, сохраняем corpus_id и не применяем дорогую парную модель ко всей коллекции.
Как измерить полноту поиска в Haystack через DocumentRecallEvaluator
Размеченные документы, SINGLE_HIT и MULTI_HIT, индивидуальные оценки и тест на потерю нужного фрагмента.