Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 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 хранить embeddings в pgvector: schema, размерность и upsert
Проектирование vector(n), стабильный ключ документа, ON CONFLICT, проверка размерности и запрет смешивания embedding-моделей.
Как настроить HNSW m и ef_construction в Neo4j без потери Recall@10
Допустимые диапазоны и defaults Neo4j для vector.hnsw.m и ef_construction, сетка опытов, build time, memory, Recall@10 и p95.
Как настроить none, scalar или binary quantization в Neo4j Vector Search
Neo4j 2026.08: vector.quantization.type, default binary, search expansion, rescoring и честное сравнение recall, p95 и памяти.
Как загрузить embeddings в MongoDB без дублей и смешивания моделей
Схема документов, стабильные _id, model_id, dimension-check, bulkWrite с upsert и сверка manifest перед запуском MongoDB Vector Search.
Как фильтровать Neo4j Vector Search внутри SEARCH, а не после top-k
In-index WHERE для tenant и visibility, WITH filter properties, отличие post-filter, отрицательный ACL-тест и ограничения Cypher 25.
Как загрузить embeddings в Elasticsearch через Bulk API без частичных потерь
NDJSON для _bulk, стабильные _id, проверка errors и каждого item, refresh для теста и повторяемая загрузка embeddings.
Как искать по vectors в Neo4j через SEARCH и возвращать SCORE
Актуальный Cypher 25 SEARCH: VECTOR INDEX, параметр queryVector, LIMIT, SCORE, source_id и проверка top-k без устаревшей процедуры.
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 создать relationship vector index Neo4j и искать похожие связи
Vector index для relationship property: CREATE VECTOR INDEX, SEARCH по отношению, SCORE и практический пример семантики утверждений GraphRAG.
Как создать vector index Neo4j через Cypher и проверить состояние ONLINE
CREATE VECTOR INDEX с dimension, cosine, filter properties, IF NOT EXISTS и обязательной проверкой SHOW VECTOR INDEXES перед запросами.
Как выбрать task type для Gemini Embeddings и проверить поиск
Как выбрать task type для Gemini Embeddings и проверить поиск: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как загрузить embeddings в OpenSearch через Bulk API без частичных потерь
Правильный NDJSON для _bulk, стабильные _id, проверка errors и каждого item, refresh только для теста и сверка manifest после загрузки.
Как загрузить embeddings в Redis через pipeline и не потерять документы
Redis JSON и redis-py pipeline: стабильные ключи, проверка EXEC, FLOAT32, manifest, FT.INFO и безопасный повтор загрузки.
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 восстановить версию таблицы LanceDB и сохранить воспроизводимость
Автоматические версии LanceDB, list_versions, checkout, restore, checkout_latest, tags и безопасная проверка rollback перед cleanup.
Как использовать embeddings GigaChat для поиска похожих текстов
Embeddings GigaChat: вектор из 1024 координат, окно 512 токенов, косинусное сходство, чанкинг и проверка качества поиска.
Как озвучить текст через Deepgram TTS и сохранить корректный аудиофайл
POST /v1/speak, Aura-2, MP3 или WAV, Content-Type, потоковый ответ, fail-with-body и техническая проверка файла через ffprobe.
Как создать embeddings для поиска по текстам: чанки, векторы и проверка выдачи
Практический семантический поиск через embeddings: подготовка фрагментов, вызов API, cosine similarity и тест качества.