similarity-search-patterns
Ähnlichkeitssuchmuster implementieren
Der Aufbau einer schnellen semantischen Suche ist komplex und fehleranfällig. Diese Fähigkeit bietet bewährte Vorlagen für gängige Vektordatenbanken und hybride Retrieval-Methoden.
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Utilisation de "similarity-search-patterns". Erkläre, wie man Hybrid-Search mit Qdrant implementiert
Résultat attendu:
- Verwende eine dichte Vektorabfrage mit optionalen Filtern für Metadaten.
- Füge Sparse- oder Stichwortsignale hinzu, indem du Payload-Felder verwaltest.
- Balanciere die Relevanz durch Tuning von Limit- und Score-Threshold-Parametern.
- Erwäge Quantifizierung für Speichereffizienz bei Skalierung zu aktivieren.
Utilisation de "similarity-search-patterns". Welchen Index-Typ sollte ich für 10 Millionen Vektoren verwenden?
Résultat attendu:
- Erwäge HNSW für ausgewogene Geschwindigkeit und Recall bei dieser Skalierung.
- Konfiguriere ef_search zwischen 100-500 basierend auf Latenzanforderungen.
- Überwache Recall-Metriken, um Suchparameter zu optimieren.
- Für sehr große Datensätze IVF+PQ für Speichereffizienz evaluieren.
Utilisation de "similarity-search-patterns". Zeige mir ein Pinecone-Reranking-Muster
Résultat attendu:
- Over-fetch initiale Ergebnisse (50-100) mit Vektorsuche.
- Übergebe Abfrage und Top-Ergebnisse an Cross-Encoder für Scoring.
- Ordne finale Ergebnisse nach Cross-Encoder-Scores neu an.
- Begrenze finale Ausgabe auf top_k basierend auf Relevanzanforderungen.
Audit de sécurité
SûrThis skill contains only documentation and code templates for implementing vector search. No executable code, file access, or network operations are performed by the skill itself. The static analyzer detected patterns in documentation examples and mathematical formulas that triggered false positive security alerts. All detected 'network', 'external_commands', and 'env_access' patterns are documentation artifacts, not actual malicious code.
Facteurs de risque
🌐 Accès réseau (8)
⚙️ Commandes externes (9)
🔑 Variables d’environnement (3)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Vector-Search-API hinzufügen
Eine Vector-Search-Schicht mit Pinecone, Qdrant, pgvector oder Weaviate bereitstellen.
Retrieval-Indizierung skalieren
Index-Typen und Parameter für große Ähnlichkeitssuch-Workloads auswählen.
RAG-Qualität verbessern
Hybride Suche und Reranking implementieren, um die Relevanz bei Retrieval Augmented Generation zu verbessern.
Essayez ces prompts
Empfehle einen Index-Typ für 5 Millionen Vektoren mit Latenz unter 100 ms und erkläre die Tradeoffs.
Entwirf eine Pinecone-Vektorspeicherklasse mit Upsert- und Such-Methoden und erkläre die benötigten Parameter.
Zeige eine pgvector-Hybrid-Suchabfrage, die Vektorsimilarität und Volltextsuche mit Gewichtungssteuerung kombiniert.
Füge einen Reranking-Schritt mit einem Cross-Encoder nach der Vektorsuche hinzu und erkläre den Ablauf.
Bonnes pratiques
- Recall und Latenz messen, bevor Index-Parameter optimiert werden
- Hybride Suche für bessere Relevanz bei mehrdeutigen Abfragen verwenden
- Batch-Upserts verwenden, um API-Overhead und Betriebskosten zu reduzieren
Éviter
- Evaluation überspringen und nur auf Standardparameter vertrauen
- Kleine Datensätze überindizieren, wo Flat-Search ausreicht
- Metadatenfilter ignorieren, die den Suchraum reduzieren können