Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как объединить BM25 и векторный поиск в Azure AI Search через RRF
Гибридный Search POST для артикулов и перефразированных вопросов, test cases, RRF и проверка k против top.
Как загрузить готовые embeddings в Azure AI Search без потери документов
Push API, @search.action upload, ключи документов и проверка результатов каждого элемента пакета в векторном индексе.
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 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 измерить recall HNSW в Azure AI Search через exhaustive KNN
Точный baseline exhaustive:true, Recall@k, стабильный набор запросов и диагностика trade-off качества и задержки.
Как настроить semantic ranker Azure AI Search для RAG с k=50
Вторичное семантическое ранжирование, конфигурация текстовых полей, k=50 и проверка citations без генеративных обещаний.
Как разложить документы на chunks для RAG через index projections Azure AI Search
Один поисковый документ на chunk: parent_id, sourceContext, skipIndexingParentDocuments и проверка наследования доступа.
Как создать векторный индекс Azure AI Search с верной размерностью
Рабочая схема REST для vector field, HNSW и profile: согласование dimensions с embedding и тест ошибки несовпадения.
Как уменьшить векторный индекс Azure AI Search через scalar quantization
Настройка scalarQuantization int8 с preserveOriginals, oversampling и проверкой Recall@10 на отдельном индексе.
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 использовать Tool Search в OpenAI API и не загружать десятки инструментов
Настройка Tool Search в OpenAI API: deferred loading, namespaces, описания инструментов, тест выбора и защита от лишних вызовов.
Как подключить OpenAI embedder к Meilisearch и проверить индексацию
Конфигурация openAi source, documentTemplate, асинхронные tasks и тест русского семантического запроса без публикации API-ключа.
Как выбрать Lucene или Faiss для Vector Search в OpenSearch
Сравнение Lucene HNSW, Faiss HNSW/IVF и deprecated NMSLIB по фильтрам, training, масштабу, памяти, indexing и recall.
Как сделать поиск по PDF через OpenAI File Search: загрузка, запрос и проверка цитат
Пошаговый гайд по File Search в Responses API: загрузить PDF, задать вопрос, получить фрагменты и проверить ответ.
Как подключить веб-поиск к OpenAI Responses API и получить проверяемые источники
Рабочий web_search в Responses API: вызов инструмента, доменные ограничения, чтение URL-цитат и проверка актуальности ответа.
Как сделать RAG по документам через Mistral Document Search
Как сделать RAG по документам через Mistral Document Search: рабочий сценарий, шаблон, пример и критерии проверки.
Как сохранить несколько embeddings одного документа в Meilisearch
Массив векторов одного документа в _vectors.embeddings для нескольких абзацев, их обновление и проверка релевантности.
Как настроить composite embedders Meilisearch для индексации и поиска
Экспериментальный compositeEmbedders: разные среды одной модели, равная размерность, совместимость vectors и план отката.
Как настроить distribution в Meilisearch для слишком высоких semantic scores
Проверка showRankingScore, подбор mean/sigma и контроль порога релевантности без переиндексации vectors.
Как настроить два embedders в Meilisearch для разных типов запросов
Раздельные named embedders для краткого названия и длинной спецификации, выбор hybrid.embedder и тест несовместимых vectors.