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 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 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 переключить коллекцию Milvus через alias без изменения приложения
Blue-green миграция Milvus: create_alias, alter_alias, shadow queries, сверка count/Recall и контролируемый rollback на старую collection.
Как настроить function calling в Cloudflare Workers AI безопасно
Traditional function calling в Workers AI: описание tools, JSON-аргументы, allowlist, schema validation, авторизация и двухшаговый вызов внешнего API.
Как подключить Workers AI binding к Cloudflare Worker и проверить ответ
Практическая настройка AI binding в wrangler.jsonc, вызов env.AI.run, локальная проверка через wrangler dev и безопасный деплой Worker.
Как получить JSON по схеме в Cloudflare Workers AI и обработать отказ
JSON Mode Workers AI: response_format json_schema, required-поля, supported models, серверная валидация и обработка JSON Mode couldn't be met.