Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 уменьшить векторный индекс Azure AI Search через scalar quantization
Настройка scalarQuantization int8 с preserveOriginals, oversampling и проверкой Recall@10 на отдельном индексе.
Как включить scalar или binary quantization в MongoDB Vector Search
Индекс с quantization, сравнение float/scalar/binary, full-fidelity rescoring, Recall@10, p95, RAM и disk без обещаний на чужом benchmark.
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 уменьшить размер embeddings через truncate_dim без потери контроля качества
Проверяем форму усечённого вектора и Recall@k, отдельно объясняем, почему truncation не делает любую модель Matryoshka.
Как включить binary quantization в Meilisearch и не потерять исходные vectors
Необратимая настройка binaryQuantized: план отдельного embedder, сравнение памяти, качества и стратегии восстановления.
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 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 настроить Vector Quantization в OpenSearch и проверить потерю recall
Byte, binary, Lucene/Faiss scalar и product quantization: mapping, ограничения engine, compression, rescoring и честный Recall@10.
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 настроить HNSW в pgvector и подобрать ef_search по Recall@10
Создание HNSW-индекса, m, ef_construction, ef_search, SET LOCAL и честное сравнение ANN с exact search.
Как настроить IVFFlat в pgvector: lists, probes и порядок загрузки
Расчёт стартовых lists и probes, создание индекса после загрузки данных, exact baseline и диагностика неполной выдачи.
Как сделать hybrid search в pgvector: PostgreSQL FTS и RRF
Две независимые выдачи pgvector и tsvector, Reciprocal Rank Fusion, tenant filter, конкретный SQL и оценка nDCG@10.
Как установить pgvector в PostgreSQL и проверить расширение
Установка pgvector 0.8.6 для PostgreSQL 13+, CREATE EXTENSION, проверка версии и воспроизводимый smoke-тест без догадок.
Как включить iterative scan в pgvector: strict_order и relaxed_order
Настройка pgvector 0.8+ для фильтрованного ANN: strict/relaxed ordering, materialized CTE и ограничения сканирования.
Как выбрать метрику pgvector: cosine, L2 или inner product
Операторы <=>, <-> и <#>, преобразование distance в similarity, нормализованные embeddings и точный baseline для RAG.
Как настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
Как принять TXT-документ для RAG через gr.File и проверить его перед индексацией
Ограничиваем тип и размер файла, читаем UTF-8 и отделяем загрузку документа от векторной индексации.
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.
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.