Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 создать и восстановить snapshot Qdrant без потери данных
Резервная копия коллекции Qdrant: create_snapshot, скачивание, checksum, совместимость версий, recover_snapshot, priority и контроль points и поиска.
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 создать коллекцию Weaviate через Python Client v4
Явная схема коллекции Weaviate: правила имён, Property, DataType, vector_config, отключение auto-schema и проверка конфигурации.
Как загрузить points в Qdrant через upsert и дождаться индексации
Идемпотентный upsert points в Qdrant: числовые и UUID ID, vector, payload, batch, wait=true, статусы acknowledged и completed, проверка retrieve.
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.
Как настроить multitenancy в Qdrant через payload и is_tenant
Одна коллекция Qdrant для многих tenants: keyword payload index с is_tenant=true, обязательный фильтр, backend mapping и тест межклиентской изоляции.
Как загрузить большой датасет в Qdrant через upload_points
Массовая загрузка Qdrant Python client: генератор batches, upload_points, parallel, max_retries, стабильные ID, отключение индексации на загрузке и сверка count.
Как создать Preset в OpenRouter и вынести конфигурацию модели из кода
Preset как версионируемая конфигурация: модель, fallback, системный prompt, routing и параметры; вызов через @preset/slug и тест обновления.
Как сменить embedding-модель в Qdrant без простоя
Blue-green миграция embedding-модели Qdrant: новая коллекция, dual write, scroll, повторное кодирование, alias cutover и вариант named vectors для 1.18+.
Как настроить поиск Qdrant через Query API и измерить Recall@k
Поиск ближайших соседей через query_points: limit, with_payload, exact baseline, gold-набор, Recall@k и защита RAG от нерелевантного контекста.
Как создать эмбеддинги Together AI и проверить порядок векторов
Один и несколько текстов через embeddings.create, multilingual E5, индексы response.data, единая модель для базы и запроса, контроль similarity.
Как создать индекс Pinecone со встроенной embedding-моделью
Создание serverless index через create_index_for_model: cloud, region, hosted embedding model, field_map, ожидание готовности и контрольный поиск.
Как создать named vectors в Weaviate для разных полей
Несколько embeddings на object: named vectors для title и title+country, source_properties, отдельные indexes, target_vector и добавление vector в 1.31+.
Как создать deployment в Replicate API и ограничить масштабирование
Создание deployment через интерфейс или POST /v1/deployments: model, version, hardware, min_instances, max_instances и проверка конфигурации.
Как создать on-demand deployment Fireworks AI и выбрать deployment shape
Выбор shape, создание через firectl, фиксация региона, проверка состояния и запрос по ресурсу deployment без выдуманных GPU-конфигураций.
Как фильтровать payload в Qdrant через must, should и must_not
Безопасный payload filter Qdrant: логика must, should, must_not, MatchValue, числовые диапазоны, payload index и отрицательный тест доступа.
Как создать incremental backup Weaviate и проверить восстановление
Полный и incremental backup Weaviate: backend, backup_id, include_collections, wait_for_completion, цепочка base backup, restore и контроль объектов.
Как выбрать квантование Qdrant: Scalar, Product или Binary
Сравнение Scalar, Product и Binary Quantization в Qdrant, настройка int8, quantile, always_ram, rescoring и измерение памяти, Recall@k и latency.
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.