Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как измерить Recall@10 ANN-поиска Vespa через exact baseline
Два сопоставимых nearestNeighbor-запроса с approximate:false, формула Recall@10 и ограничения exact baseline.
Как выполнить exact k-NN в OpenSearch через script_score
Brute-force knn_score, предварительный tenant filter, query_value, space_type и exact top-k как ground truth для проверки ANN recall.
Как фильтровать векторный поиск Vespa по tenant без утечки в RAG
YQL-фильтр вместе с nearestNeighbor, серверный tenant, pre-filtering, отрицательный ACL-тест и проверка полного top-k.
Как объединить BM25 и vector search в Vespa для поиска по смыслу и словам
Индекс text, BM25 rank feature, nearestNeighbor, объединение кандидатов и измерение качества гибридного поиска.
Как выполнить exact vector search в Elasticsearch через script_score
Brute-force scoring без ANN cutoff, filter для уменьшения набора, exact top-k как ground truth и сравнение с approximate kNN.
Как выполнить nearestNeighbor-поиск Vespa через YQL и rank-profile
Рабочая схема YQL nearestNeighbor: totalTargetHits, input.query(q), ranking, hits и проверка источника ответа.
Как настроить гибридный поиск Typesense: текст, embeddings и alpha
Как Typesense 30.2 объединяет keyword и semantic поиск: query_by, alpha, rerank_hybrid_matches и проверка кодовых запросов.
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 настроить векторный поиск Milvus и измерить Recall@k
Milvus search: anns_field, COSINE, limit, output_fields, параметры поиска, gold-набор и калибровка качества до подключения RAG.
Как сделать exact vector search в MongoDB и получить эталон для ANN
ENN-запрос с exact:true, тот же index/path/filter, сохранение exact top-k и расчёт Recall@10 для проверки approximate search.
Как настроить HNSW Vespa: links, insert и exploreAdditionalHits
Индексные и запросные параметры HNSW в Vespa с измерением Recall@10, памяти, скорости загрузки и p95.
Как измерить Recall@10 Elasticsearch kNN против exact vector search
Воспроизводимый benchmark approximate kNN: exact ground truth, одинаковый snapshot, k, num_candidates, filters, shards и p95.
Как загрузить embeddings в Vespa через JSONL feed без дублей
Формат put-операций Vespa CLI, стабильные ID, проверка source_id и безопасная повторная загрузка embeddings.
Как фильтровать векторный поиск Milvus по tenant и metadata
Filtered Search в Milvus: выражение filter до ANN, tenant_id, year, visibility, output_fields и отрицательный тест межклиентской изоляции.
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 фильтровать k-NN поиск OpenSearch по tenant и visibility
Filter внутри knn query, применимость Lucene/Faiss, безопасный tenant ACL, top-k и отрицательный тест на межклиентскую утечку.
Как измерить Recall@10 и p95 для k-NN поиска OpenSearch
Воспроизводимый ANN benchmark: exact script_score baseline, frozen snapshot, segments, shards, k, filters, Recall@10 и latency percentiles.
Как выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.
Как хранить chunks для RAG в Vespa с проверяемыми source_id
Схема chunk-документов, parent ID, versioned embeddings, готовый prompt и тест цитат по исходным фрагментам.
Как создать tensor-поле embeddings в Vespa и проверить размерность
Схема Vespa для tensor<float>, размерность, индекс HNSW и воспроизводимая проверка совместимости embeddings с запросами.