Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить none, scalar или binary quantization в Neo4j Vector Search
Neo4j 2026.08: vector.quantization.type, default binary, search expansion, rescoring и честное сравнение recall, p95 и памяти.
Как создать relationship vector index Neo4j и искать похожие связи
Vector index для relationship property: CREATE VECTOR INDEX, SEARCH по отношению, SCORE и практический пример семантики утверждений GraphRAG.
Как создать vector index Neo4j через Cypher и проверить состояние ONLINE
CREATE VECTOR INDEX с dimension, cosine, filter properties, IF NOT EXISTS и обязательной проверкой SHOW VECTOR INDEXES перед запросами.
Как настроить Vector Quantization в OpenSearch и проверить потерю recall
Byte, binary, Lucene/Faiss scalar и product quantization: mapping, ограничения engine, compression, rescoring и честный Recall@10.
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 выбрать cosine или euclidean для Neo4j Vector Search
Сравнение similarity functions Neo4j по model card, нормализации, exact vector functions, Recall@10 и безопасной миграции индекса.
Как искать по vectors в Neo4j через SEARCH и возвращать SCORE
Актуальный Cypher 25 SEARCH: VECTOR INDEX, параметр queryVector, LIMIT, SCORE, source_id и проверка top-k без устаревшей процедуры.
Почему db.index.vector.queryNodes устарел и как перейти на SEARCH в Neo4j
Миграция с queryNodes/queryRelationships на Cypher 25 SEARCH: версии, эквивалентный top-k, SCORE, фильтры и регрессионная проверка IDs.
Как уменьшить индекс pgvector через halfvec и binary quantization
Сравнение vector, halfvec и bit-индексов, expression index, Hamming candidates, reranking исходными embeddings и проверка recall.
Как фильтровать Neo4j Vector Search внутри SEARCH, а не после top-k
In-index WHERE для tenant и visibility, WITH filter properties, отличие post-filter, отрицательный ACL-тест и ограничения Cypher 25.
Как объединить full-text и vector search в Neo4j через RRF
Hybrid retrieval для точных кодов и смысла: независимые ранги, Reciprocal Rank Fusion, одинаковый ACL и сравнение lexical/vector/hybrid по nDCG@10.
Как сохранить embeddings в Neo4j через setNodeVectorProperty без смешивания моделей
Идемпотентная запись vectors в узлы: MERGE, model_id, checksum, проверка длины и db.create.setNodeVectorProperty вместо строковой сборки Cypher.
Как включить scalar или binary quantization в MongoDB Vector Search
Индекс с quantization, сравнение float/scalar/binary, full-fidelity rescoring, Recall@10, p95, RAM и disk без обещаний на чужом benchmark.
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 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 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 vector search LanceDB и измерить Recall@k
L2, cosine, dot и hamming в LanceDB, exact scan, ANN, nprobes, refine_factor, distance_range и проверка качества индекса.
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 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 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.