[AI] (15) 벡터 데이터베이스 Qdrant는 사용하기 쉽습니다

작은 쓰레기 같은 놈들 · 2025-3-25 14:39:14에 게시됨

수요: AI 대형 모델의 폭발적인 증가와 함께 벡터 데이터베이스도 모두의 시야에 등장했습니다. 이전에 여러 벡터 데이터베이스를 간단히 소개했으며, 이 글에서는 Qdrant 벡터 데이터베이스의 저장 및 검색을 시도했습니다.

Qdrant 벡터 데이터베이스

Qdrant는 차세대 AI 애플리케이션을 위해 설계된 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 클라우드 네이티브이며 임베딩 관리를 위한 RESTful과 gRPC API를 제공합니다. Qdrant는 이미지, 음성, 동영상 검색과 AI 엔진과의 통합 등 강력한 기능을 갖추고 있습니다.

근원:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
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문서조사:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
WebUI 소스 코드:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
API 문서:하이퍼링크 로그인이 보입니다.

Windows는 Qdrant 벡터 데이터베이스를 설치합니다

공식 문서 튜토리얼은 Docker를 직접 Docker로 배포하는 것이고, 저는 Docker 환경을 네이티브로 설치하지 않았기 때문에 직접 실행하는 것이 더 빠르게 느껴집니다.

Windows용 다운로드:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
WebUI 다운로드:하이퍼링크 로그인이 보입니다.

대시보드 /dashboard에 접근하는 404 문제에 관해

출판하다:웹 UI는 도커 이미지를 사용할 때만 기본적으로 포함됩니다바이너리와 함께 사용하려면 웹 UI 파일을 직접 설치해야 합니다.
해결책: WebUI 릴리스 패키지를 다운로드하고, qdrant 디렉터리 아래에 새 정적 폴더를 만든 뒤, dist 내 파일을 복사하세요.

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더블 클릭으로 실행하세요"qdrant.exe"아래에 나와 있습니다:

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

구성 참고문헌:하이퍼링크 로그인이 보입니다.

Qdrant 테스트

쓰다BAAI/bge-m3모델(10²⁻ 차원)을 임베드하고, 벡터를 얻은 뒤, Qdrant에 새로운 컬렉션을 생성하여 테스트합니다. 다음 그림과 같이 합니다:

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아래 그림에 보이는 두 가지 데이터를 삽입하세요:

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qdrant의 정체성64비트 부호 없는 정수와 UUID를 포인트 식별자로 사용하는 지원。

벡터 검색을 통해 내용은 아래 그림과 같이 "샤오홍은 프로그래밍을 좋아하고, .NET 기술을 사용하는 것을 좋아한다"입니다.

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점수는 다음과 같습니다: "점수": 0.65278614, "점수": 0.29873508, 1에 가까울수록 더 잘 맞습니다.

C#은 Qdrant 벡터 데이터베이스를 호출합니다

Qdrant.Client 라이브러리를 설치하고 C#을 사용해 Qdrant를 읽고 쓸 수 있으며, 다음과 같은 참조를 사용할 수 있습니다:

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코드:

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참조:

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작은 쓰레기 같은 놈들 · 2025-3-25 14:56:42에 게시됨

리눅스 시작 명령어 (검사 안 했어）

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[AI] (15) 벡터 데이터베이스 Qdrant는 사용하기 쉽습니다

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