Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как подключить Text Editor Tool в Claude API для безопасного редактирования файлов
Практическая реализация Claude Text Editor Tool: view, create, str_replace, insert, tool_result, ограничение путей и тест изменения кода.
Как объединить full-text и vector search в Neo4j через RRF
Hybrid retrieval для точных кодов и смысла: независимые ранги, Reciprocal Rank Fusion, одинаковый ACL и сравнение lexical/vector/hybrid по nDCG@10.
Как анализировать фото через Hugging Face Image-Text-to-Text API
Гайд по VLM через Hugging Face router и OpenAI SDK: base_url, image_url, текстовый вопрос, выбор provider, разбор ответа и проверка описания по чек-листу.
Как показывать локальную генерацию потоком через TextIteratorStreamer
Потоковые фрагменты текста, фоновой поток и сборка финального ответа: проверяем завершение и не сохраняем частичный вывод.
Как загрузить русские TXT-файлы в Haystack через TextFileToDocument
Преобразуем UTF-8 файлы в Document, проверяем кодировку, содержимое и метаданные перед индексированием.
Как генерировать изображения через Hugging Face Inference Providers API
Практический гайд по text-to-image через Hugging Face InferenceClient: выбор провайдера и модели, токен, PIL, проверка файла и воспроизводимый промпт.
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 редактировать изображение через Hugging Face Image-to-Image API
Практический гайд по InferenceClient.image_to_image: input bytes, prompt, negative_prompt, guidance_scale, target_size, сохранение PIL.Image и проверка исходных деталей.
Как озвучить русский текст через OpenAI Text-to-Speech API
Как озвучить русский текст через OpenAI Text-to-Speech API: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как сделать hybrid search в pgvector: PostgreSQL FTS и RRF
Две независимые выдачи pgvector и tsvector, Reciprocal Rank Fusion, tenant filter, конкретный SQL и оценка nDCG@10.
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 подключить OpenAI SDK к Together AI без скрытой несовместимости
Замена API key и base_url, проверка model ID, таблица поддерживаемых методов и тест параметров, которые Together принимает, но игнорирует.
Как объединить BM25 и vector search в Vespa для поиска по смыслу и словам
Индекс text, BM25 rank feature, nearestNeighbor, объединение кандидатов и измерение качества гибридного поиска.
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 хранить embeddings в pgvector: schema, размерность и upsert
Проектирование vector(n), стабильный ключ документа, ON CONFLICT, проверка размерности и запрет смешивания embedding-моделей.
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 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 настроить near_text в Weaviate и откалибровать distance
Семантический поиск Weaviate: near_text, limit, distance, MetadataQuery, gold-набор, Recall@k и безопасный порог для RAG.
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 vector search LanceDB и измерить Recall@k
L2, cosine, dot и hamming в LanceDB, exact scan, ANN, nprobes, refine_factor, distance_range и проверка качества индекса.