|
|
Опубликовано 25.03.2025 14:39:14
|
|
|
|
Спрос: С ростом популярности крупных моделей ИИ векторные базы данных появились в поле зрения каждого. Ранее мы кратко представили несколько векторных баз данных, и в этой статье пытались использовать хранение и поиск векторных баз данных Qdrant.
База данных векторов Qdrant
Qdrant — это векторная база данных с открытым исходным кодом, разработанная для приложений следующего поколения ИИ. Он работает облачно и предоставляет RESTful и gRPC API для управления встраиваниями. Qdrant обладает мощными функциями, поддерживающими поиск по изображениям, голосу и видео, а также интеграцией с ИИ-движками.
Источник:Вход по гиперссылке виден.
Загружать:Вход по гиперссылке виден.
Документация:Вход по гиперссылке виден.
Исходный код WebUI:Вход по гиперссылке виден.
Документация API:Вход по гиперссылке виден.
Windows устанавливает векторную базу данных Qdrant
Официальное руководство по документации — развернуть векторную базу данных Qdrant напрямую через Docker, так как у меня среда Docker не установлена нативно, и тогда запускать её напрямую становится быстрее.
Скачать для Windows:Вход по гиперссылке виден.
Скачать WebUI:Вход по гиперссылке виден.
Что касается проблемы 404 с доступом к дашборду / дашборду
Выпуск:Веб-интерфейс по умолчанию включён только при использовании Docker-изображений, если вы хотите использовать его с бинарными файлами, вам придётся самостоятельно установить веб-интерфейс.
Решение: скачайте пакет релиза WebUI, создайте новую статическую папку под каталогом qdrant и затем скопируйте файлы из dist в неё.
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден.
Двойной клик, чтобы запустить«qdrant.exe»Как показано ниже:
REST API: localhost:6333
Веб-интерфейс: localhost:6333/dashboard
GRPC API: localhost:6334
Справочник конфигурации:Вход по гиперссылке виден.
Тест Qdrant
использованиеBAAI/bge-m3Вставьте модель (которая имеет 1024 измерения), получите вектор и создайте новую коллекцию в Qdrant для тестирования, как показано на следующем рисунке:
Вставьте два элемента данных, как показано на рисунке ниже:
Тождество qdrantПоддержка использования 64-битных беззнаковых целых чисел и UUID в качестве идентификаторов точек。
С помощью векторного поиска содержимое звучит так: «Сяохун любит программировать, он любит использовать .NET-технологию», как показано на рисунке ниже:
Баллы: «score»: 0.65278614, «score»: 0.29873508; чем ближе к 1, тем больше совпадения.
C# вызывает векторную базу данных Qdrant
Вы можете установить библиотеку Qdrant.Client и использовать C# для чтения и записи в Qdrant, используя следующую ссылку:
Код:
Ссылка:
Вход по гиперссылке виден.
Вход по гиперссылке виден. |
Предыдущий:【AI】(14) Краткое введение в векторные базы данных с открытым исходным кодомСледующий:toPlainString, toEngineeringString, toString for BigDecimal in Java
|
Хозяин