Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как переранжировать результаты поиска через CrossEncoder.rank
Повторно проверяем top-k кандидатов для одного вопроса, сохраняем corpus_id и не применяем дорогую парную модель ко всей коллекции.
Как переранжировать найденные документы через llama.cpp /v1/rerank
Запускаем reranker GGUF, подаём список кандидатов и проверяем порядок и связь результата с исходными документами.
Как добавить rerank в RAG через Pinecone Inference
Rerank shortlist через bge-reranker-v2-m3: query, documents, top_n, rank_fields, return_documents, score, Recall@k и проверка связи с исходными ID.
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 добавить reranking в Weaviate RAG и проверить качество
Второй этап retrieval в Weaviate: Rerank, prop, query, shortlist limit, rerank score, nDCG и сохранение связи с исходными UUID.
Как настроить hybrid search LanceDB с RRFReranker
Объединение vector search и FTS в LanceDB, query_type=hybrid, RRFReranker, normalize, фильтр обеих ветвей и оценка nDCG.
Как настроить Hybrid Search Milvus: RRF или WeightedRanker
Несколько AnnSearchRequest в Milvus, объединение dense и sparse результатов, RRFRanker, WeightedRanker, gold-набор и сравнение сценариев.
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 обновлять документы ChromaDB через upsert без дублей
Разница add, update и upsert в ChromaDB, стабильные IDs, параллельные списки, повторяемый импорт и проверка результата через get.
Как добавить rerank в RAG через Together AI и измерить Recall@k
Переранжирование кандидатов по query, top_n, index и relevance_score, сохранение исходных документов и сравнение Recall@k с vector search.
Как разбить длинные документы на чанки в Haystack DocumentSplitter
Подбираем split_by, split_length и overlap; сохраняем связь чанка с исходником и проверяем граничные факты.
Как выполнить nearestNeighbor-поиск Vespa через YQL и rank-profile
Рабочая схема YQL nearestNeighbor: totalTargetHits, input.query(q), ranking, hits и проверка источника ответа.
Как настроить distribution в Meilisearch для слишком высоких semantic scores
Проверка showRankingScore, подбор mean/sigma и контроль порога релевантности без переиндексации vectors.
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 разложить документы на chunks для RAG через index projections Azure AI Search
Один поисковый документ на chunk: parent_id, sourceContext, skipIndexingParentDocuments и проверка наследования доступа.
Как добавить Cohere Rerank после BM25 или векторного поиска
Практическое руководство по запросу «как использовать Cohere Rerank»: реальные параметры Cohere API, рабочий код, ограничения и измеримая проверка результата.
Как загрузить embeddings в Redis через pipeline и не потерять документы
Redis JSON и redis-py pipeline: стабильные ключи, проверка EXEC, FLOAT32, manifest, FT.INFO и безопасный повтор загрузки.
Как фильтровать результаты Pinecone по metadata без утечки данных
Metadata filters Pinecone: $eq, $in, $gt, $and, типы полей, integrated text search, negative tests и проверка, что запрещённые документы не попали в top_k.
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 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.