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Publié le 25-03-2025 à 14:39:14
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Demande : Avec l’explosion des grands modèles d’IA, les bases de données vectorielles sont également apparues dans le champ de vision de chacun. Auparavant, nous avons brièvement présenté plusieurs bases de données vectorielles, et cet article a tenté d’utiliser le stockage et la récupération de bases de données vectorielles Qdrant.
Base de données vectorielle Qdrant
Qdrant est une base de données vectorielle open source conçue pour les applications d’IA de nouvelle génération. Il est natif cloud et fournit des API RESTful et gRPC pour gérer les embeddings. Qdrant dispose de fonctionnalités puissantes, prenant en charge la recherche d’images, de voix et de vidéo, ainsi qu’une intégration avec des moteurs d’IA.
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Documentation:La connexion hyperlientérée est visible.
Code source WebUI :La connexion hyperlientérée est visible.
Documentation API :La connexion hyperlientérée est visible.
Windows installe la base de données vectorielle Qdrant
Le tutoriel officiel de documentation consiste à déployer directement la base de données vectorielle Qdrant avec Docker, puisque je n’ai pas l’environnement Docker installé nativement, et cela semble plus rapide de l’exécuter directement.
Téléchargez pour Windows :La connexion hyperlientérée est visible.
Téléchargement WebUI :La connexion hyperlientérée est visible.
Concernant le problème 404 d’accéder au tableau de bord / tableau de bord
Émettre:L’interface web n’est incluse par défaut que lorsque l’on utilise des images Docker, si vous voulez l’utiliser avec des binaires, vous devrez installer vous-même le fichier web UI.
Solution : Télécharger le paquet de version WebUI, créer un nouveau dossier statique sous le répertoire qdrant, puis copier les fichiers dans le dist dedans.
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Double-clic pour lancer« qdrant.exe »Comme montré ci-dessous :
API REST : localhost :6333
Web UI : localhost :6333/dashboard
API GRPC : localhost :6334
Référence de configuration :La connexion hyperlientérée est visible.
Test Qdrant
utiliserBAAI/bge-m3Intégrez le modèle (qui est de 1024 dimensions), obtenez le vecteur, et créez une nouvelle collection dans Qdrant pour les tests, comme montré dans la figure suivante :
Insérez deux données, comme montré dans la figure ci-dessous :
L’identité du qdrantPrise en charge de l’utilisation d’entiers non signés 64 bits et d’UUID comme identifiants pour les points。
Grâce à la recherche vectorielle, le contenu est « Xiaohong aime la programmation, il aime utiliser la technologie .NET », comme le montre la figure ci-dessous :
Les scores sont : « score » : 0,65278614, « score » : 0,29873508, plus on est proche de 1, plus on est correspondant.
C# appelle la base de données vectorielle Qdrant
Vous pouvez installer la bibliothèque Qdrant.Client et utiliser C# pour lire et écrire sur Qdrant, avec la référence suivante :
Code:
Référence:
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