Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как искать vectors в Redis по радиусу через VECTOR_RANGE
VECTOR_RANGE вместо фиксированного top-k: radius parameter, yield_distance_as, epsilon, сортировка и калибровка порога отказа.
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 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 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 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 выполнить KNN-поиск в Redis через FT.SEARCH и DIALECT 2
Рабочий KNN-запрос Redis: бинарный query vector, PARAMS, distance alias, SORTBY, RETURN, LIMIT и проверка top-k.
Как настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
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 сделать гибридный поиск Redis по тексту, фильтрам и vectors
Один FT.SEARCH объединяет TEXT, TAG и KNN: безопасный tenant pre-filter, PARAMS, distance, baselines и оценка hybrid retrieval.
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 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 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 выбрать FLAT или HNSW для векторного поиска Redis
Сравнение exact FLAT и approximate HNSW в Redis: recall, latency, память, build time и воспроизводимый benchmark на одном корпусе.
Как настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
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 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 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 измерить Recall@10 ANN-поиска Vespa через exact baseline
Два сопоставимых nearestNeighbor-запроса с approximate:false, формула Recall@10 и ограничения exact baseline.