Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 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 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 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 измерить Recall@10 Elasticsearch kNN против exact vector search
Воспроизводимый benchmark approximate kNN: exact ground truth, одинаковый snapshot, k, num_candidates, filters, shards и p95.
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 включить on_disk и compression_level для vectors в OpenSearch
Режимы in_memory и on_disk, compression_level 1x–32x, mapping 16x, oversampling/rescoring и проверка recall, latency и RAM.
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 выбрать Lucene или Faiss для Vector Search в OpenSearch
Сравнение Lucene HNSW, Faiss HNSW/IVF и deprecated NMSLIB по фильтрам, training, масштабу, памяти, indexing и recall.
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 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 выполнить exact k-NN в OpenSearch через script_score
Brute-force knn_score, предварительный tenant filter, query_value, space_type и exact top-k как ground truth для проверки ANN recall.
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 фильтровать k-NN поиск OpenSearch по tenant и visibility
Filter внутри knn query, применимость Lucene/Faiss, безопасный tenant ACL, top-k и отрицательный тест на межклиентскую утечку.
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 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 dense_vector mapping в Elasticsearch без ошибки размерности
Явный mapping dense_vector: dims, similarity, index_options, single-valued поле и отрицательный тест несовместимого embedding.
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.