「similarity tuning」の検索結果

OpenAI API (developers.openai.com) の Evals / Fine-tuning リファレンス。 Evals API, Datasets, graders（string check, text similarity, model, python, multi）, agent evals, trace grading, external models、 SFT, DPO, RFT（reinforcement fine-tuning）, vision fine-tuning, distillation, prompt optimizer, fine-tuning best practices。 セルフサービス fine-tuning は段階的廃止進行中。

Use when a user asks an agent to evaluate or tune text search similarity for an existing Viking AI Search application and dataset.

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Use this skill for setting up vector similarity search with pgvector for AI/ML embeddings, RAG applications, or semantic search. **Trigger when user asks to:** - Store or search vector embeddings in PostgreSQL - Set up semantic search, similarity search, or nearest neighbor search - Create HNSW or IVFFlat indexes for vectors - Implement RAG (Retrieval Augmented Generation) with PostgreSQL - Optimize pgvector performance, recall, or memory usage - Use binary quantization for large vector datasets **Keywords:** pgvector, embeddings, semantic search, vector similarity, HNSW, IVFFlat, halfvec, cosine distance, nearest neighbor, RAG, LLM, AI search Covers: halfvec storage, HNSW index configuration (m, ef_construction, ef_search), quantization strategies, filtered search, bulk loading, and performance tuning.

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文章などを数値化して似た内容を探す検索をQdrantで実装。属性による絞り込みやAI回答用の資料検索から、大規模運用の設定・調整まで支援します。

• AI回答用の参考資料を検索したいとき
• カテゴリや日時で絞る類似検索
• リアルタイム推薦の実装

Optimize similarity search — ANN index tuning, hybrid search, reranking, query expansion. Use when asked to "improve similarity search", "tune the ANN index", or "add hybrid search".

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