Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как скопировать коллекцию ChromaDB между локальным сервером и Cloud
CLI chroma copy: локальный источник или Chroma Cloud, выбор database/collection, проверка count и ID, повторный запуск и план отката.
Как запустить ChromaDB в client-server режиме и подключить HttpClient
Разделение Chroma server и Python-приложения: chroma run, host, port, HttpClient, heartbeat, версии и отрицательная проверка сети.
Как сохранить данные ChromaDB через PersistentClient после перезапуска
Локальная персистентность ChromaDB: PersistentClient, path, повторное открытие коллекции, контроль count и границы применения.
Как фильтровать metadata в ChromaDB через where без утечки tenant
Metadata filtering ChromaDB: where, $eq, $gte, $and, типы значений, tenant и visibility до семантического ранжирования.
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.
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 сделать полнотекстовый поиск ChromaDB через where_document и regex
Лексический фильтр ChromaDB: $contains, $not_contains, $regex, $not_regex, сочетание с semantic query и проверка русских кодов.
Как выбрать и закрепить embedding function в ChromaDB
EmbeddingFunction в ChromaDB: локальная или удалённая модель, привязка к collection, одинаковая обработка документов и запросов, миграция.
Как использовать conditional transactions ChromaDB без потерянных обновлений
Оптимистические collection-scoped транзакции ChromaDB: стабильный snapshot, read-check-write, конфликт commit и безопасный retry.
Как настроить HNSW-индекс ChromaDB и измерить Recall
HNSW configuration ChromaDB: space, ef_construction, ef_search, max_neighbors, build_threads, resize_factor и тест качества/скорости.
Как создать коллекцию Weaviate через Python Client v4
Явная схема коллекции Weaviate: правила имён, Property, DataType, vector_config, отключение auto-schema и проверка конфигурации.
Как создать коллекцию Qdrant с правильными vector size и distance
Практическая настройка коллекции Qdrant: размерность эмбеддинга, Cosine, Dot, Euclid или Manhattan, named vectors и контроль несовместимого вектора.
Как выбрать angular или euclidean distance для embeddings в Vespa
Привязка метрики Vespa к embedding-модели, сравнение angular и euclidean и проверка совместимости индекса.
Как подключиться к Milvus через MilvusClient и проверить соединение
Подключение pymilvus к Milvus Lite, Standalone, Distributed или Zilliz Cloud: URI, token, проверка сервера и безопасная диагностика.
Как создать коллекцию Milvus со схемой и векторным индексом
Явная схема Milvus: INT64 primary key, VARCHAR, FLOAT_VECTOR с dimension, AUTOINDEX, COSINE и проверка конфигурации коллекции.
Как вызвать модель Cloudflare Workers AI через REST API
Получение Account ID и API token, endpoint ai/run, Bearer-аутентификация, контроль success/errors и безопасная проверка первого REST-запроса.
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 проверить prompt caching в Cloudflare Workers AI
Prefix caching Workers AI: стабильный префикс, x-session-affinity, одинаковая модель, измерение TTFT и контрольный запрос с изменённым началом.
Как выбрать cosine, dotProduct или euclidean в MongoDB Vector Search
Сравнение трёх similarity по контракту embedding-модели, нормализации, ranking, exact baseline и миграции через новый индекс.
Как добавить второй каталог в Copilot CLI через --add-dir
Безопасное использование --add-dir в GitHub Copilot CLI: доступ к файлам, доверенные skills/agents, относительные пути и проверка.