Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 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 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 multitenancy в Qdrant через payload и is_tenant
Одна коллекция Qdrant для многих tenants: keyword payload index с is_tenant=true, обязательный фильтр, backend mapping и тест межклиентской изоляции.
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 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 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 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 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 создать и восстановить snapshot Qdrant без потери данных
Резервная копия коллекции Qdrant: create_snapshot, скачивание, checksum, совместимость версий, recover_snapshot, priority и контроль points и поиска.
Как настроить streaming в Deepgram API без потери финальных реплик
WebSocket-транскрибация Deepgram: параметры кодека, interim_results, is_final, завершение потока, сбор финального текста и тест на обрыв.
Как настроить tool_choice в OpenAI API и не вызвать функцию случайно
Как настроить tool_choice в OpenAI API и не вызвать функцию случайно: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как добавить Google Maps grounding в Gemini API для поиска мест
Как добавить Google Maps grounding в Gemini API для поиска мест: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как настроить reasoning_format в Groq API: parsed, raw или hidden
Выбор режима reasoning в Groq, различия GPT-OSS и Qwen, несовместимость параметров и проверка финального content без утечки рассуждений.
Как настроить safety settings в Gemini API и протестировать блокировки
Как настроить safety settings в Gemini API и протестировать блокировки: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как настроить thinking в Gemini API и измерить пользу
Как настроить thinking в Gemini API и измерить пользу: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как настроить Tool Use в Groq API и безопасно выполнить функцию
Полный цикл function calling в Groq: JSON Schema инструмента, проверка аргументов, выполнение на сервере и возврат tool result модели.
Как ограничить поиск Perplexity API официальными сайтами
Практическое руководство по запросу «как настроить фильтр сайтов Perplexity API»: рабочий пример, реальные поля API, ограничения и проверка результата.
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.