Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как провести red teaming ИИ-чатбота: сценарии атак и безопасная проверка
Как безопасно проверить ИИ-чатбота на обход инструкций, утечки данных и опасные действия: сценарии, журнал и критерии.
Как настроить M, EF_CONSTRUCTION и EF_RUNTIME для HNSW в Redis
Пошаговый benchmark HNSW Redis: build-параметры M и EF_CONSTRUCTION, query-параметр EF_RUNTIME, Recall@10, p95 и память.
Как выбрать COSINE, L2 или IP для Redis Vector Search
Контракт embedding-модели, нормализация, distance вместо similarity, пороги и тест выбора COSINE, L2 или IP в Redis.
Как выбрать FLAT или HNSW для векторного поиска Redis
Сравнение exact FLAT и approximate HNSW в Redis: recall, latency, память, build time и воспроизводимый benchmark на одном корпусе.
Как выполнить KNN-поиск в Redis через FT.SEARCH и DIALECT 2
Рабочий KNN-запрос Redis: бинарный query vector, PARAMS, distance alias, SORTBY, RETURN, LIMIT и проверка top-k.
Как загрузить embeddings в Redis через pipeline и не потерять документы
Redis JSON и redis-py pipeline: стабильные ключи, проверка EXEC, FLOAT32, manifest, FT.INFO и безопасный повтор загрузки.
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.
Как дождаться результата prediction в Replicate: sync, async и polling
Когда использовать Prefer: wait, а когда polling или webhook в Replicate API: статусы prediction, пример цикла ожидания, таймаут и критерии завершения.
Как получить JSON по схеме в LM Studio и проверить structured output
Как получить JSON по схеме в LM Studio и проверить structured output: точная настройка, пример, критерии проверки и типичные ошибки.
Как скрыть чувствительные данные в Deepgram с помощью redaction
Redaction для numbers, pci, pii и phi: языковые ограничения, повтор параметров, контрольная запись с картой секретов и проверка утечек.
Как получить JSON по схеме из Gemini API: Structured Outputs без парсинга текста
Рабочий JSON Schema для Gemini Structured Outputs, проверка результата через Zod, обязательные поля и обработка незавершённого ответа.
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 сделать гибридный поиск Redis по тексту, фильтрам и vectors
Один FT.SEARCH объединяет TEXT, TAG и KNN: безопасный tenant pre-filter, PARAMS, distance, baselines и оценка hybrid retrieval.
Как создать векторный индекс Redis для JSON-документов через HNSW
Практический FT.CREATE ON JSON: PREFIX, JSONPath, DIM, FLOAT32, COSINE, HNSW и отрицательный тест размерности embedding.
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 настроить Structured Output в Gemini API: JSON Schema и валидация
Как получить предсказуемый JSON от Gemini API: описать схему, проверить обязательные поля и обработать неверный смысл.
Как настроить Structured Outputs в Claude API: схема и обработка ошибок
Как задать JSON Schema для ответа Claude, валидировать результат и правильно обрабатывать null и смысловые ошибки.
Почему prediction Replicate долго в starting и как корректно отменить задачу
Разбор статусов starting, processing, succeeded, failed, canceled и aborted в Replicate; дедлайн, отмена, cold boot и безопасная диагностика.
Как получить Structured Outputs в OpenAI API по JSON Schema
Как заставить модель вернуть данные по JSON Schema, проверить обязательные поля и корректно обработать отказ или неполный ответ.
Как выбрать порог по predict_proba у MLPClassifier
Получение вероятностей MLPClassifier и выбор порога по validation, а не test: форма predict_proba, классы, precision, recall и проверяемый пример.