Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как фильтровать MongoDB Vector Search по tenant и visibility до поиска
Безопасный pre-filter в $vectorSearch, filter fields в индексе, ACL с backend identity и отрицательный тест межклиентской утечки.
Как выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.
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 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 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 настроить numCandidates в MongoDB Vector Search по Recall@10 и p95
Проверяемая сетка numCandidates для фиксированного limit: exact baseline, Recall@10, p95/p99, QPS, фильтры и выбор по SLO.
Как обновить индекс MongoDB Vector Search без простоя и потери отката
Versioned index и embedding field, rebuild-поведение, backfill, dual read, canary, проверка готовности и безопасное удаление старой версии.
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 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 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 измерить Recall@10 и p95 MongoDB Vector Search на своём датасете
Воспроизводимый benchmark MongoDB: exact ENN ground truth, ANN candidate grid, filters, concurrency, Recall@10, nDCG@10 и tail latency.
Как выбрать cosine, dotProduct или euclidean в MongoDB Vector Search
Сравнение трёх similarity по контракту embedding-модели, нормализации, ranking, exact baseline и миграции через новый индекс.
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 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.
Почему dense_vector нет в _source Elasticsearch и как получить vector
Поведение exclude_source_vectors, fields, docvalue_fields, binary format, rehydration и сохранение исходной точности для аудита.
Как сделать гибридный поиск Redis по тексту, фильтрам и vectors
Один FT.SEARCH объединяет TEXT, TAG и KNN: безопасный tenant pre-filter, PARAMS, distance, baselines и оценка hybrid retrieval.
Как искать vectors в Redis по радиусу через VECTOR_RANGE
VECTOR_RANGE вместо фиксированного top-k: radius parameter, yield_distance_as, epsilon, сортировка и калибровка порога отказа.
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 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 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.