Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
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.
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 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 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 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 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.
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 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 найти похожие документы Typesense по id без нового embedding
Рекомендации по существующему документу в Typesense 30.2: vector_query с id, исключение исходного id и проверка прав.
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 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 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 создать dense_vector mapping в Elasticsearch без ошибки размерности
Явный mapping dense_vector: dims, similarity, index_options, single-valued поле и отрицательный тест несовместимого embedding.
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 выполнить семантический поиск MongoDB через $vectorSearch
Рабочий aggregation pipeline с index, path, queryVector, numCandidates, limit, vectorSearchScore и исключением embedding из ответа.
Как выполнить kNN-поиск в Typesense с готовым embedding
vector_query для Typesense 30.2: q=*, k, per_page, exclude_fields и проверка одинаковой модели запроса и документов.
Как выполнить vector query в Azure AI Search через REST
Стабильный REST-запрос kind:vector, k и select с проверкой совместимости embedding и исходных документов.
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 настроить auto-embedding Typesense на встроенной модели
Поле embed.from в Typesense 30.2, встроенная модель, индексация текста и семантический запрос без ручной передачи вектора.
Как загрузить embeddings в Typesense через JSONL и найти ошибки по строкам
Практический импорт JSONL в Typesense 30.2: стабильные id, action=upsert, построчная проверка success и карантин ошибок.