Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 HNSW в Typesense: M, ef_construction и ef
Официальные параметры HNSW Typesense 30.2: defaults, индексирование, ef на запросе и проверка Recall@10, памяти и p95.
Как настроить HNSW Vespa: links, insert и exploreAdditionalHits
Индексные и запросные параметры HNSW в Vespa с измерением Recall@10, памяти, скорости загрузки и p95.
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 настроить M, EF_CONSTRUCTION и EF_RUNTIME для HNSW в Redis
Пошаговый benchmark HNSW Redis: build-параметры M и EF_CONSTRUCTION, query-параметр EF_RUNTIME, Recall@10, p95 и память.
Как настроить HNSW m и ef_construction в Neo4j без потери Recall@10
Допустимые диапазоны и defaults Neo4j для vector.hnsw.m и ef_construction, сетка опытов, build time, memory, Recall@10 и p95.
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.
Как создать векторный индекс Redis для JSON-документов через HNSW
Практический FT.CREATE ON JSON: PREFIX, JSONPath, DIM, FLOAT32, COSINE, HNSW и отрицательный тест размерности embedding.
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 сохранить данные ChromaDB через PersistentClient после перезапуска
Локальная персистентность ChromaDB: PersistentClient, path, повторное открытие коллекции, контроль count и границы применения.
Как настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
Как выбрать vector index LanceDB: IVF_PQ, IVF_RQ или IVF_HNSW
Сравнение индексов LanceDB по recall, latency и сжатию: IVF_PQ, IVF_RQ, IVF_HNSW_FLAT/SQ, metric и контроль build status.
Как настроить IVFFlat в pgvector: lists, probes и порядок загрузки
Расчёт стартовых lists и probes, создание индекса после загрузки данных, exact baseline и диагностика неполной выдачи.
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 настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
Как настроить distribution в Meilisearch для слишком высоких semantic scores
Проверка showRankingScore, подбор mean/sigma и контроль порога релевантности без переиндексации vectors.
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 создать векторный индекс Azure AI Search с верной размерностью
Рабочая схема REST для vector field, HNSW и profile: согласование dimensions с embedding и тест ошибки несовпадения.
Как фильтровать metadata в ChromaDB через where без утечки tenant
Metadata filtering ChromaDB: where, $eq, $gte, $and, типы значений, tenant и visibility до семантического ранжирования.
Как использовать conditional transactions ChromaDB без потерянных обновлений
Оптимистические collection-scoped транзакции ChromaDB: стабильный snapshot, read-check-write, конфликт commit и безопасный retry.