Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить Real-Time STT AssemblyAI v3 и корректно закрывать сессию
Streaming SDK v3: Universal-3.5 Pro, sample_rate, TurnEvent, end_of_turn, terminate и контроль дубликатов в итоговой расшифровке.
Как настроить webhook AssemblyAI для готовой расшифровки
webhook_url при submit, публичный HTTPS-приёмник, transcript id, повторное чтение результата, идемпотентность и защита от дублей.
Как настроить Realtime Transcription в OpenAI API для живых субтитров
Настройка сессии транскрибации OpenAI: WebSocket, PCM-аудио, append/commit, delta/completed и сбор реплик по item_id.
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 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 fallback между моделями в OpenRouter API
Готовая схема models в порядке приоритета: какие ошибки запускают переключение, как узнать итоговую модель и проверить качество резервного ответа.
Как расшифровать аудио через AssemblyAI API и дождаться completed
Полный REST-цикл AssemblyAI: загрузка файла, POST /v2/transcript, polling статусов, разбор text, обработка error и проверка контрольной фразы.
Как разделить спикеров в AssemblyAI с speaker_labels
Диаризация AssemblyAI: utterances, speaker, start/end, speakers_expected, строгие границы min/max и проверка двухголосного эталона.
Как подключить OpenAI Realtime API и проверить голосовую сессию
Как подключить OpenAI Realtime API и проверить голосовую сессию: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как расшифровать короткий WAV через AssemblyAI Sync STT без polling
Sync API для клипов до 120 секунд: Universal-3.5 Pro, WAV/PCM S16LE, локальные байты, language_codes и синхронный ответ.
Как настроить смысловой поиск в Haystack InMemoryEmbeddingRetriever
Индексируем документы и запрос одной embedding-моделью, проверяем размерность, top_k и качество на перефразировках.
Как настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
Как настроить distribution в Meilisearch для слишком высоких semantic scores
Проверка showRankingScore, подбор mean/sigma и контроль порога релевантности без переиндексации vectors.
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 два embedders в Meilisearch для разных типов запросов
Раздельные named embedders для краткого названия и длинной спецификации, выбор hybrid.embedder и тест несовместимых vectors.
Как настроить semantic ranker Azure AI Search для RAG с k=50
Вторичное семантическое ранжирование, конфигурация текстовых полей, k=50 и проверка citations без генеративных обещаний.
Как настроить semanticRatio в Meilisearch для артикулов и смысловых запросов
Сравнение keyword, hybrid и semantic режимов на SKU и перефразированиях с точными JSON-параметрами и критериями качества.
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 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.