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Publicado el 25-3-2025 14:39:14
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Demanda: Con la explosión de los grandes modelos de IA, las bases de datos vectoriales también han aparecido en el campo visual de todos. Anteriormente, presentamos brevemente varias bases de datos vectoriales, y este artículo intentó utilizar el almacenamiento y recuperación de bases de datos vectoriales Qdrant.
Base de datos vectorial Qdrant
Qdrant es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para aplicaciones de IA de próxima generación. Es nativo de la nube y proporciona APIs RESTful y gRPC para gestionar embebidos. Qdrant cuenta con potentes funciones, que soportan búsqueda de imágenes, voz y vídeo, así como integración con motores de IA.
Fuente:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Descargar:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Documentación:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Código fuente de WebUI:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Documentación de la API:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Windows instala la base de datos vectorial Qdrant
El tutorial oficial de documentación es desplegar la base de datos vectorial Qdrant directamente con Docker, ya que no tengo el entorno Docker instalado de forma nativa, y así parece más rápido ejecutarlo directamente.
Descargar para Windows:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Descarga de WebUI:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Respecto al tema del 404 para acceder al panel de control/panel
Emitir:La interfaz web solo se incluye por defecto cuando se usan imágenes Docker, si quieres usarlo con binarios, tendrás que instalar tú mismo el archivo de la interfaz web.
Solución: Descarga el paquete de versión de WebUI, crea una nueva carpeta estática bajo el directorio qdrant y luego copia los archivos en dist dentro de ella.
El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Doble clic para ejecutar"qdrant.exe"Como se muestra a continuación:
API REST: localhost:6333
Web UI: localhost:6333/dashboard
API GRPC: localhost:6334
Referencia de configuración:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
Prueba de Qdrant
usoBAAI/bge-m3Incrusta el modelo (que tiene 1024 dimensiones), obtén el vector y crea una nueva colección en Qdrant para probar, como se muestra en la siguiente figura:
Inserta dos datos, como se muestra en la figura siguiente:
La identidad del qdrantSoporte para usar enteros sin signo de 64 bits y UUIDs como identificadores para puntos。
Mediante búsqueda vectorial, el contenido es "A Xiaohong le gusta programar, le gusta usar tecnología .NET", como se muestra en la figura siguiente:
Las puntuaciones son: "puntuación": 0,65278614, "puntuación": 0,29873508, cuanto más cerca de 1, más igualados.
C# llama a la base de datos vectorial Qdrant
Puedes instalar la biblioteca Qdrant.Client y usar C# para leer y escribir en Qdrant, con la siguiente referencia:
Código:
Referencia:
El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
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