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Pubblicato il 25-03-2025 14:39:14
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Domanda: Con l'esplosione dei grandi modelli di IA, sono apparsi anche database vettoriali nel campo visivo di tutti. In precedenza, abbiamo brevemente introdotto diversi database vettoriali, e questo articolo ha cercato di utilizzare l'archiviazione e il recupero di database vettoriali Qdrant.
Database vettoriale Qdrant
Qdrant è un database vettoriale open-source progettato per applicazioni di IA di nuova generazione. È cloud-native e fornisce API RESTful e gRPC per gestire gli embedding. Qdrant offre potenti funzionalità, supportando la ricerca di immagini, voce e video, oltre all'integrazione con motori di intelligenza artificiale.
Fonte:Il login del link ipertestuale è visibile.
Scaricare:Il login del link ipertestuale è visibile.
Documentazione:Il login del link ipertestuale è visibile.
Codice sorgente WebUI:Il login del link ipertestuale è visibile.
Documentazione API:Il login del link ipertestuale è visibile.
Windows installa il database vettoriale Qdrant
Il tutorial ufficiale di documentazione prevede di distribuire direttamente il database vettoriale Qdrant con Docker, dato che non ho l'ambiente Docker installato nativamente, e così sembra più veloce eseguirlo direttamente.
Scarica per Windows:Il login del link ipertestuale è visibile.
Download WebUI:Il login del link ipertestuale è visibile.
Riguardo al problema del 404 nell'accesso alla dashboard / dashboard
Questione:L'interfaccia web è inclusa di default solo quando si usano immagini Docker, se vuoi usarlo con i binari, dovrai installare tu stesso il file web UI.
Soluzione: scarica il pacchetto di versione WebUI, crea una nuova cartella statica sotto la directory qdrant e poi copia i file nel dist al suo interno.
Il login del link ipertestuale è visibile.
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Doppio clic per eseguire"qdrant.exe"Come mostrato di seguito:
API REST: localhost:6333
Web UI: localhost:6333/dashboard
API GRPC: localhost:6334
Riferimento di configurazione:Il login del link ipertestuale è visibile.
Test Qdrant
usareBAAI/bge-m3Incorpora il modello (che è 1024 dimensioni), ottieni il vettore e crea una nuova collezione in Qdrant per il test, come mostrato nella figura seguente:
Inserisci due dati come mostrato nella figura sottostante:
L'identità del qdrantSupporto per l'uso di interi senza segno a 64 bit e UUID come identificatori per i punti。
Attraverso la ricerca vettoriale, il contenuto è "Xiaohong ama la programmazione, gli piace usare la tecnologia .NET", come mostrato nella figura sottostante:
I punteggi sono: "punteggio": 0,65278614, "punteggio": 0,29873508, più si avvicina a 1, più è corrispondente.
C# chiama il database vettoriale Qdrant
Puoi installare la libreria Qdrant.Client e usare C# per leggere e scrivere su Qdrant, con il seguente riferimento:
Codice:
Riferimento:
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