Поиск.
Найдено: 0 моделей и 10 материалов
Материалы
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 измерить Recall@10 и p95 для k-NN поиска OpenSearch
Воспроизводимый ANN benchmark: exact script_score baseline, frozen snapshot, segments, shards, k, filters, Recall@10 и latency percentiles.
Как настроить Hybrid Search OpenSearch через normalization-processor
BM25 плюс k-NN, min_max/L2/z_score, weights, search pipeline, общие ACL-фильтры и оценка nDCG@10 на трёх baselines.
Как настроить Vector Quantization в OpenSearch и проверить потерю recall
Byte, binary, Lucene/Faiss scalar и product quantization: mapping, ограничения engine, compression, rescoring и честный Recall@10.
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 text_embedding ingest pipeline в OpenSearch
Автоматическая генерация embeddings при ingest: deployed model_id, field_map, default_pipeline, dimension, simulate и контроль ошибок.
Как включить on_disk и compression_level для vectors в OpenSearch
Режимы in_memory и on_disk, compression_level 1x–32x, mapping 16x, oversampling/rescoring и проверка recall, latency и RAM.
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 загрузить embeddings в OpenSearch через Bulk API без частичных потерь
Правильный NDJSON для _bulk, стабильные _id, проверка errors и каждого item, refresh только для теста и сверка manifest после загрузки.