Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Почему Redis Search не находит документ с vector: диагностика через FT.INFO
Проверка prefix, key type, schema, DIM, indexing progress, Index Errors, last error key и canary KNN без опасной переиндексации.
Почему NotebookLM не находит ответ в документе и что проверить
Разбираем причины, почему NotebookLM пропускает нужный факт: плохой скан, неоднозначный вопрос, конфликт версий и слишком широкая база.
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.
Почему Redis KNN возвращает мало результатов при фильтрации
Pre-filter в Redis Vector Search: TAG и NUMERIC до KNN, escaping tenant, проверка количества разрешённых документов и безопасный отказ.
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 выполнить KNN-поиск в Redis через FT.SEARCH и DIALECT 2
Рабочий KNN-запрос Redis: бинарный query vector, PARAMS, distance alias, SORTBY, RETURN, LIMIT и проверка top-k.
Как сравнить две версии документа с ИИ и не пропустить важные правки
Как найти изменения в договоре, регламенте или ТЗ: подготовить версии, потребовать таблицу различий и проверить критичные пункты.
Почему pgvector не использует индекс: проверяем ORDER BY, LIMIT и EXPLAIN
Диагностика Seq Scan вместо HNSW/IVFFlat: форма ORDER BY, operator class, LIMIT, размер таблицы и безопасный тест planner.
Как настроить RedisSession в OpenAI Agents SDK для нескольких workers
Подключаем RedisSession.from_url, проверяем общую историю между workers, корректно закрываем принадлежащий сессии клиент и тестируем terminal-состояние.
Что такое контекстное окно нейросети простыми словами и почему ответы «забываются»
Объясняем, что модель учитывает в диалоге, почему длинные чаты теряют детали и как сохранить важный контекст без лишней воды.
Как создать векторный индекс Redis для JSON-документов через HNSW
Практический FT.CREATE ON JSON: PREFIX, JSONPath, DIM, FLOAT32, COSINE, HNSW и отрицательный тест размерности embedding.
Почему нет доступа к gated-модели Hugging Face
Практический ответ на запрос «почему Hugging Face пишет gated model»: реальные настройки Hugging Face, рабочий код, ограничения и проверка результата.
Почему stop sequence не работает в OpenAI API и чем её заменить
Почему stop sequence не работает в OpenAI API и чем её заменить: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как выбрать FLAT или HNSW для векторного поиска Redis
Сравнение exact FLAT и approximate HNSW в Redis: recall, latency, память, build time и воспроизводимый benchmark на одном корпусе.
Почему search_query и search_document в Cohere нельзя путать
Практическое руководство по запросу «почему Cohere embeddings плохо ищут»: реальные параметры Cohere API, рабочий код, ограничения и измеримая проверка результата.
Как написать техническую документацию с ИИ: структура, примеры и ревью
Как превратить код и заметки в полезную документацию: определить читателя, проверить команды и не опубликовать секреты.
Как обезличить данные перед отправкой в нейросеть: практический чек-лист
Какие данные убрать из запроса к ИИ, как заменить чувствительные поля и почему «внутренний документ» не равно безопасный файл.
Как анализировать PDF с нейросетью: вопросы, цитаты и проверка вывода
Как загружать документ в ИИ, получать полезное резюме и не потерять важные условия, даты и исключения.
Mistral Le Chat: обзор нейросети для работы с текстами и документами
Практический обзор Mistral Le Chat: для каких текстовых задач подходит сервис, как тестировать качество ответов и что учесть перед внедрением в работу.
Как настроить M, EF_CONSTRUCTION и EF_RUNTIME для HNSW в Redis
Пошаговый benchmark HNSW Redis: build-параметры M и EF_CONSTRUCTION, query-параметр EF_RUNTIME, Recall@10, p95 и память.