[AI](15)ベクターデータベースQdrantは使いやすいです

クズども · 2025年3月25日 14:39:14に投稿

需要:AI大規模モデルの爆発的な普及に伴い、ベクターデータベースも誰もが視界に現れました。以前、いくつかのベクターデータベースを簡単に紹介しましたが、本記事ではQdrantベクターデータベースの保存と検索を試みました。

Qdrantベクトルデータベース

Qdrantは次世代AIアプリケーション向けに設計されたオープンソースのベクターデータベースです。クラウドネイティブで、埋め込み管理のためのRESTfulおよびgRPC APIを提供しています。 Qdrantは画像、音声、動画検索をサポートする強力な機能に加え、AIエンジンとの連携も備えています。

源：ハイパーリンクのログインが見えます。
ダウンロード：ハイパーリンクのログインが見えます。
ドキュメンテーション：ハイパーリンクのログインが見えます。
WebUIのソースコード:ハイパーリンクのログインが見えます。
APIドキュメント:ハイパーリンクのログインが見えます。

WindowsはQdrantベクターデータベースをインストールします

公式ドキュメントのチュートリアルでは、Docker環境をネイティブインストールしていないので、QdrantベクターデータベースをDockerで直接デプロイする方法が推奨されており、直接実行した方が速いと感じます。

Windows版ダウンロード:ハイパーリンクのログインが見えます。
WebUIダウンロード:ハイパーリンクのログインが見えます。

ダッシュボード/ダッシュボードへのアクセスに関する404の問題について

発行：WebUIはDockerイメージを使う場合にデフォルトで含まれますバイナリで使いたい場合は、自分でウェブUIファイルをインストールする必要があります。
解決策:WebUIリリースパッケージをダウンロードし、qdrantディレクトリの下に新しい静的フォルダを作成し、そこにdistのファイルをコピーします。

ハイパーリンクのログインが見えます。
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ダブルクリックで実行してください「qdrant.exe」以下に示すように:

REST API: localhost:6333
Web UI: localhost:6333/dashboard
GRPC API: localhost:6334

設定参照:ハイパーリンクのログインが見えます。

Qdrantテスト

使うBAAI/bge-m3モデル(1024次元)を埋め込み、ベクトルを取得し、Qdrantで新しいコレクションを作成してテストします。以下の図に示されています:

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下の図に示すように、2つのデータを挿入します:

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qdrantの同一性ポイント識別子として64ビット符号なし整数およびUUIDを使用するサポート。

ベクター検索で見ると、内容は「Xiaohongはプログラミングが好きで、.NET技術を使うのが好き」と示されており、以下の図に示されています。

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スコアは次の通りです:「スコア」:0.65278614、「スコア」:0.29873508。1に近づくほどマッチングが高いです。

C#はQdrantベクターデータベースを呼び出します

Qdrant.Clientライブラリをインストールし、C#を使ってQdrantへの読み書きを行うことができます。以下の参照があります:

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コード：

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参考：

ハイパーリンクのログインが見えます。
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クズども · 2025年3月25日 14:56:42に投稿

Linux startupコマンド(テストされていません）

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[AI](15)ベクターデータベースQdrantは使いやすいです

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