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 настроить поиск Qdrant через Query API и измерить Recall@k
Поиск ближайших соседей через query_points: limit, with_payload, exact baseline, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
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 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 настроить векторный поиск Milvus и измерить Recall@k
Milvus search: anns_field, COSINE, limit, output_fields, параметры поиска, gold-набор и калибровка качества до подключения RAG.
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 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 настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
Как выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.
Как настроить near_text в Weaviate и откалибровать distance
Семантический поиск Weaviate: near_text, limit, distance, MetadataQuery, gold-набор, Recall@k и безопасный порог 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 настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
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 настроить hybrid search Weaviate и выбрать alpha
Гибридный поиск Weaviate: BM25 плюс vector, alpha от 0 до 1, query_properties, Relative Score Fusion, gold-набор и сравнение Recall@k.
Как настроить multitenancy Milvus через partition key
Tenant field как partition key в Milvus, routing через фильтр, контроль числа partition, negative tests и границы изоляции пользователей.
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 настроить HNSW-индекс ChromaDB и измерить Recall
HNSW configuration ChromaDB: space, ef_construction, ef_search, max_neighbors, build_threads, resize_factor и тест качества/скорости.
Как настроить hybrid search LanceDB с RRFReranker
Объединение vector search и FTS в LanceDB, query_type=hybrid, RRFReranker, normalize, фильтр обеих ветвей и оценка nDCG.