Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как фильтровать поиск по метаданным в OpenAI vector store
Как фильтровать поиск по метаданным в OpenAI vector store: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как фильтровать векторный поиск Vespa по tenant без утечки в RAG
YQL-фильтр вместе с nearestNeighbor, серверный tenant, pre-filtering, отрицательный ACL-тест и проверка полного top-k.
Как фильтровать metadata в ChromaDB через where без утечки tenant
Metadata filtering ChromaDB: where, $eq, $gte, $and, типы значений, tenant и visibility до семантического ранжирования.
Как подключить Web Fetch в Claude API для чтения страниц и PDF
Гайд по Claude Web Fetch: allowed_domains, max_uses, max_content_tokens, citations, cache bypass, dynamic filtering и проверка источников.
Как настроить kNN Search в Elasticsearch: k и num_candidates
Рабочий запрос approximate kNN, связь k и num_candidates, HNSW, source filtering и измерение Recall@10 против exact baseline.
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.
Как ограничить поиск документами одного клиента в Haystack
Фильтр meta.tenant в retriever, тест на утечку чужого документа и границы серверной авторизации.
Как настроить HNSW Vespa: links, insert и exploreAdditionalHits
Индексные и запросные параметры HNSW в Vespa с измерением Recall@10, памяти, скорости загрузки и p95.
Как создать tensor-поле embeddings в Vespa и проверить размерность
Схема Vespa для tensor<float>, размерность, индекс HNSW и воспроизводимая проверка совместимости embeddings с запросами.
Как выбрать angular или euclidean distance для embeddings в Vespa
Привязка метрики Vespa к embedding-модели, сравнение angular и euclidean и проверка совместимости индекса.
Как загрузить свои embeddings в Meilisearch через userProvided
Собственные vectors в поле _vectors: dimensions, regenerate:false, запрос vector и проверки несовместимых моделей.
Как фильтровать payload в Qdrant через must, should и must_not
Безопасный payload filter Qdrant: логика must, should, must_not, MatchValue, числовые диапазоны, payload index и отрицательный тест доступа.
Как фильтровать поиск LanceDB: prefilter или postfilter
SQL where в LanceDB, tenant и visibility, prefilter по умолчанию, postfilter, scalar index и отрицательный тест межклиентской выдачи.
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 измерить Recall@10 и p95 MongoDB Vector Search на своём датасете
Воспроизводимый benchmark MongoDB: exact ENN ground truth, ANN candidate grid, filters, concurrency, Recall@10, nDCG@10 и tail latency.
Как настроить гибридный поиск Pinecone для артикулов и смысла
Сравнение dense, full-text BM25, sparse+dense и Reciprocal Rank Fusion: проверяемые параметры, контроль артикула, semantic query и выбор архитектуры.
Как создать vector index Neo4j через Cypher и проверить состояние ONLINE
CREATE VECTOR INDEX с dimension, cosine, filter properties, IF NOT EXISTS и обязательной проверкой SHOW VECTOR INDEXES перед запросами.
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.
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.