MCP HubMCP Hub
SKILL·5D2891

qdrant-search-quality

qdrant
Обновлено 2 months ago
7 просмотров
228
28
228
Посмотреть на GitHub
Метаdesigndata

О программе

Этот навык помогает разработчикам диагностировать и улучшать релевантность поиска в векторных базах данных Qdrant. Он решает такие проблемы, как неудовлетворительные результаты, низкая точность/полнота, а также даёт рекомендации по моделям эмбеддингов, гибридному поиску и реранкингу. Используйте его при ухудшении качества поиска или когда необходимо измерить эффективность извлечения данных с помощью таких методов, как создание эталонных наборов данных.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add qdrant/skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/qdrant/skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/qdrant/skills.git ~/.claude/skills/qdrant-search-quality

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Qdrant Search Quality

First determine whether the problem is the embedding model, Qdrant configuration, or the query strategy. Most quality issues come from the model or data, not from Qdrant itself. If search quality is low, inspect how chunks are being passed to Qdrant before tuning any parameters. Splitting mid-sentence can drop quality 30-40%.

  • Start by testing with exact search to isolate the problem Search API

Diagnosis and Tuning

Isolate the source of quality issues, establish labeled baselines to measure recall and relevance, tune HNSW parameters, and choose the right embedding model. Diagnosis and Tuning

Search Strategies

Hybrid search, reranking, relevance feedback, and exploration APIs for improving result quality. Search Strategies

GitHub репозиторий

qdrant/skills
Путь: skills/qdrant-search-quality
0
agent-skillsai-agentsclaude-codecodexcursorembeddings
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill qdrant-search-quality?

qdrant-search-quality — это Claude Skill от qdrant. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с qdrant-search-quality, без дополнительных запросов.

Как установить qdrant-search-quality?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте qdrant-search-quality в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится qdrant-search-quality?

qdrant-search-quality относится к категории Мета.

Можно ли использовать qdrant-search-quality бесплатно?

Да. qdrant-search-quality размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык