Гайды.
Пошаговые инструкции по нейросетям: промпты, настройки, сравнение моделей и рабочие сценарии для учёбы, кода и картинок.
1322 материала
Наш Telegram
Новости ИИ без воды
Как создать отдельное окружение copilot-code-review.yml
Отдельная среда GitHub Copilot Code Review через .github/workflows/copilot-code-review.yml: зависимости, минимальные permissions, проверка workflow и отличие от setup steps.
Как создать copilot-instructions.md командой copilot init
Практический запуск copilot init: анализ репозитория, проверка сгенерированных инструкций, безопасное редактирование и тестирование.
Как создать custom agent для тестов в GitHub Copilot
Создание профиля custom agent в .github/agents: YAML frontmatter, tools, точные ограничения тестового агента и проверка результата.
Как создать dense_vector mapping в Elasticsearch без ошибки размерности
Явный mapping dense_vector: dims, similarity, index_options, single-valued поле и отрицательный тест несовместимого embedding.
Как создать generation_span для собственного model adapter
Добавляем generation_span в собственный model adapter: input, output, model_config и usage с проверяемыми значениями.
Как создать GitHub issue через MCP в Copilot Chat с безопасным подтверждением
Практический workflow создания GitHub issue через GitHub MCP Server в Copilot Chat: строгий шаблон, предварительный просмотр, подтверждение записи и проверка результата.
Как создать и восстановить snapshot Qdrant без потери данных
Резервная копия коллекции Qdrant: create_snapshot, скачивание, checksum, совместимость версий, recover_snapshot, priority и контроль points и поиска.
Как создать incremental backup Weaviate и проверить восстановление
Полный и incremental backup Weaviate: backend, backup_id, include_collections, wait_for_completion, цепочка base backup, restore и контроль объектов.
Как создать индекс Pinecone со встроенной embedding-моделью
Создание serverless index через create_index_for_model: cloud, region, hosted embedding model, field_map, ожидание готовности и контрольный поиск.
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 создать коллекцию Milvus со схемой и векторным индексом
Явная схема Milvus: INT64 primary key, VARCHAR, FLOAT_VECTOR с dimension, AUTOINDEX, COSINE и проверка конфигурации коллекции.
Как создать коллекцию Qdrant с правильными vector size и distance
Практическая настройка коллекции Qdrant: размерность эмбеддинга, Cosine, Dot, Euclid или Manhattan, named vectors и контроль несовместимого вектора.