Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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 Elasticsearch kNN возвращает меньше k результатов после фильтра
Разница pre-filter и post-filter в knn query, tenant ACL, заполнение k, num_candidates и отрицательный тест межклиентской выдачи.
Почему pgvector с фильтром возвращает меньше строк и как это исправить
Post-filtering ANN, hnsw.ef_search, iterative scans, B-tree, partial index и partitioning для tenant/category filters.
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.
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.
Почему db.index.vector.queryNodes устарел и как перейти на SEARCH в Neo4j
Миграция с queryNodes/queryRelationships на Cypher 25 SEARCH: версии, эквивалентный top-k, SCORE, фильтры и регрессионная проверка IDs.
Как использовать flat_search_cutoff Typesense для малого отфильтрованного набора
Typesense 30.2: условный brute-force поиск после filter_by, сравнение с HNSW и контроль задержки на маленьком наборе.
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 выбрать COSINE, L2 или IP для Redis Vector Search
Контракт embedding-модели, нормализация, distance вместо similarity, пороги и тест выбора COSINE, L2 или IP в Redis.
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.
Почему Typesense возвращает далёкие векторные результаты: distance_threshold
Диагностика далёких соседей в Typesense 30.2: distance_threshold, k, проверка модели и безопасное поведение при пустой выдаче.
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 фильтровать векторный поиск Azure AI Search по tenant без утечки данных
OData filter и vectorFilterMode preFilter для tenant, негативный тест изоляции и сравнение с postFilter.
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 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 создать knn_vector индекс OpenSearch с HNSW без ошибки dimension
Проверяемый mapping OpenSearch: index.knn, knn_vector, dimension, cosinesimil, Lucene HNSW и отрицательный тест несовместимого embedding.
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 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 искать текстом через vectorizer Azure AI Search без передачи массива чисел
Настройка vectorizer и REST kind:text для русских вопросов: связка profile, модели и проверка результатов.
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.