Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как сделать Hybrid Search в Elasticsearch через BM25, kNN и RRF
Две retrieval-ветви, Reciprocal Rank Fusion, общий tenant filter, rank_window_size, конкретный JSON и оценка nDCG@10.
Как объединить BM25 и векторный поиск в Azure AI Search через RRF
Гибридный Search POST для артикулов и перефразированных вопросов, test cases, RRF и проверка k против top.
Как сделать hybrid search в pgvector: PostgreSQL FTS и RRF
Две независимые выдачи pgvector и tsvector, Reciprocal Rank Fusion, tenant filter, конкретный SQL и оценка nDCG@10.
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 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 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 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 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 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 выполнить exact vector search в Elasticsearch через script_score
Brute-force scoring без ANN cutoff, filter для уменьшения набора, exact top-k как ground truth и сравнение с approximate kNN.
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 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 объединить BM25 и vector search в Vespa для поиска по смыслу и словам
Индекс text, BM25 rank feature, nearestNeighbor, объединение кандидатов и измерение качества гибридного поиска.
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 включить BM25 Full Text Search в Milvus
Нативный полнотекстовый поиск Milvus 2.5+: analyzer, VARCHAR, SPARSE_FLOAT_VECTOR, FunctionType.BM25, индекс и проверка русских терминов.
Почему Elasticsearch kNN возвращает меньше k результатов после фильтра
Разница pre-filter и post-filter в knn query, tenant ACL, заполнение k, num_candidates и отрицательный тест межклиентской выдачи.
Как сделать exact vector search в MongoDB и получить эталон для ANN
ENN-запрос с exact:true, тот же index/path/filter, сохранение exact top-k и расчёт Recall@10 для проверки approximate search.
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 сделать Generative Search RAG в Weaviate с проверяемыми источниками
Weaviate generate.near_text: grouped_task, grouped_properties, limit, generative provider, source IDs, отказ при пустом контексте и критерии groundedness.