Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить семантический поиск Pinecone и проверить Recall@k
Semantic search по тексту или вектору: тот же namespace, top_k, metadata, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
Как настроить гибридный поиск Pinecone для артикулов и смысла
Сравнение dense, full-text BM25, sparse+dense и Reciprocal Rank Fusion: проверяемые параметры, контроль артикула, semantic query и выбор архитектуры.
Как создать эмбеддинги в Gemini API и проверить семантический поиск
Как вызвать embedContent в Gemini API, индексировать фрагменты, считать сходство и проверить поиск на реалистичном наборе вопросов.
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 фильтровать результаты Pinecone по metadata без утечки данных
Metadata filters Pinecone: $eq, $in, $gt, $and, типы полей, integrated text search, negative tests и проверка, что запрещённые документы не попали в top_k.
Как создать индекс Pinecone со встроенной embedding-моделью
Создание serverless index через create_index_for_model: cloud, region, hosted embedding model, field_map, ожидание готовности и контрольный поиск.
Как сделать семантический поиск через Ollama embeddings локально
Локальный поиск по смыслу через Ollama embeddings: чанки, API, cosine similarity и тест релевантности.
Как загрузить записи в Pinecone через upsert и проверить обновление ID
Пакетный upsert в namespace, уникальные record ID, metadata, замена существующей записи, eventual consistency и сверка через fetch и search.
Как настроить поиск в Perplexity: источники, режимы и проверка ответа
Как задавать вопрос Perplexity, выбирать источники и проверять ссылки, чтобы получить исследование, а не уверенный пересказ.
Как добавить rerank в RAG через Pinecone Inference
Rerank shortlist через bge-reranker-v2-m3: query, documents, top_n, rank_fields, return_documents, score, Recall@k и проверка связи с исходными ID.
Как импортировать большой датасет в Pinecone из object storage
Bulk import из S3, GCS или Azure Blob: serverless index, storage integration, Parquet или JSONL, директории namespaces, error_mode и polling.
Как разделить арендаторов Pinecone через namespaces
Один namespace на tenant в serverless index: upsert, query, offboarding, защита от подмены namespace и отрицательный тест межклиентской изоляции.
Как создать embeddings для поиска по текстам: чанки, векторы и проверка выдачи
Практический семантический поиск через embeddings: подготовка фрагментов, вызов API, cosine similarity и тест качества.
Как настроить fallback между моделями в OpenRouter API
Готовая схема models в порядке приоритета: какие ошибки запускают переключение, как узнать итоговую модель и проверить качество резервного ответа.
Как использовать embeddings GigaChat для поиска похожих текстов
Embeddings GigaChat: вектор из 1024 координат, окно 512 токенов, косинусное сходство, чанкинг и проверка качества поиска.
Как настроить Real-Time STT AssemblyAI v3 и корректно закрывать сессию
Streaming SDK v3: Universal-3.5 Pro, sample_rate, TurnEvent, end_of_turn, terminate и контроль дубликатов в итоговой расшифровке.
Как настроить webhook AssemblyAI для готовой расшифровки
webhook_url при submit, публичный HTTPS-приёмник, transcript id, повторное чтение результата, идемпотентность и защита от дублей.
Почему Pinecone возвращает 429 и как определить превышенный лимит
Диагностика 429 TOO_MANY_REQUESTS: scope namespace/index/org, request-per-second, read/write units, model throughput, backoff с jitter и нагрузочный тест.
Как настроить autoscaling Fireworks AI и обработать scale-to-zero
min/max replicas, окна масштабирования, load targets, код DEPLOYMENT_SCALING_UP и проверка холодного старта без потери запросов.
Как настроить одиночный function calling в Together AI безопасно
Описание функции через JSON Schema, режимы tool_choice, разбор arguments, проверка allowlist и полный второй запрос с результатом инструмента.