Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как сохранить и загрузить индекс LlamaIndex после перезапуска
persist_dir, StorageContext и load_index_from_storage с проверкой, что после рестарта не выполняется новая индексация.
Как сохранить кэш индексации LlamaIndex IngestionPipeline
Persist и load кэша преобразований для повторного запуска с неизменными документами без ложных обещаний полной идемпотентности.
Как задать embedding-модель локально в LlamaIndex и не смешать индексы
Settings как глобальный fallback и локальный embed_model для конкретного индекса с тестом на совместимость после перезапуска.
Как сохранить данные ChromaDB через PersistentClient после перезапуска
Локальная персистентность ChromaDB: PersistentClient, path, повторное открытие коллекции, контроль count и границы применения.
Как ограничить размер пакета при индексации в LlamaIndex VectorStoreIndex
insert_batch_size при from_documents: контролируем память и задержки загрузки, не путая пакет с размером чанка.
Как загрузить только нужные файлы в LlamaIndex через SimpleDirectoryReader
input_files, required_exts и recursive: не отправляем в индекс лишние файлы и проверяем метаданные источника.
Как восстановить индекс Pinecone из backup и проверить данные
Serverless backup как некверируемая копия, create_index_from_backup, новое имя, сохранение dimension/metric/embed config, readiness и контрольный поиск.
Как сохранить и восстановить состояние CrewAI Flow через @persist
Персистентный CrewAI Flow: @persist, SQLite по умолчанию, resume по inputs id, fork через restore_from_state_id и проверки истории.
Как создать индекс MongoDB Vector Search и не ошибиться с numDimensions
Практический индекс vectorSearch через createSearchIndex: vector и filter fields, numDimensions, similarity, статус индекса и отрицательный тест.
Как уменьшить индекс pgvector через halfvec и binary quantization
Сравнение vector, halfvec и bit-индексов, expression index, Hamming candidates, reranking исходными embeddings и проверка recall.
Как обновить одну редакцию документа в LlamaIndex без смешивания версий
Стабильный id_, update_ref_doc и контроль старого и нового правила в поисковой выдаче.
Как показывать ответ LlamaIndex по мере генерации через streaming
streaming=True, response_gen и проверка полного ответа, отмены запроса и ограничений streaming-модели.
Как скрыть служебные метаданные документа от LLM в LlamaIndex
Отдельные настройки metadata для генератора и embedding-модели с проверкой MetadataMode.LLM и EMBED.
Как сохранить и повторно загрузить SentenceTransformer локально
Сохраняем модель и конфигурацию в локальную папку, отключаем случайное скачивание и проверяем результат на том же контрольном тексте.
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 сохранить embeddings в Neo4j через setNodeVectorProperty без смешивания моделей
Идемпотентная запись vectors в узлы: MERGE, model_id, checksum, проверка длины и db.create.setNodeVectorProperty вместо строковой сборки Cypher.
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 сохранить FileOutput Replicate до автоматического удаления через час
Сохранение изображений, аудио и видео из Replicate API: FileOutput.read, потоковая запись, временные URL и обязательная копия результата.
Как измерить hit rate и MRR поиска в LlamaIndex RetrieverEvaluator
Размеченный вопрос, expected_ids и оценка позиции релевантного узла до тестирования ответов генератора.
Как проверить RAG-шаблон LlamaIndex RichPromptTemplate до вызова модели
Jinja-переменные context_str и query_str, предпросмотр format и отдельная проверка поведения генератора.