Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 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 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 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 auto-embedding Typesense на встроенной модели
Поле embed.from в Typesense 30.2, встроенная модель, индексация текста и семантический запрос без ручной передачи вектора.
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 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 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 настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
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 Hybrid Search OpenSearch через normalization-processor
BM25 плюс k-NN, min_max/L2/z_score, weights, search pipeline, общие ACL-фильтры и оценка nDCG@10 на трёх baselines.
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 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 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 настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
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 distribution в Meilisearch для слишком высоких semantic scores
Проверка showRankingScore, подбор mean/sigma и контроль порога релевантности без переиндексации vectors.
Как настроить два embedders в Meilisearch для разных типов запросов
Раздельные named embedders для краткого названия и длинной спецификации, выбор hybrid.embedder и тест несовместимых vectors.