|
|
Опубліковано 2025-3-25 14:39:14
|
|
|
|
Попит: З вибуховим зростанням великих моделей ШІ векторні бази даних також з'явилися у полі зору кожного. Раніше ми коротко представили кілька векторних баз даних, і ця стаття намагалася використовувати зберігання та пошук векторних баз даних Qdrant.
База даних векторів Qdrant
Qdrant — це векторна база даних з відкритим кодом, розроблена для додатків ШІ наступного покоління. Він є хмарно-орієнтованим і надає RESTful та gRPC API для керування вбудовуваннями. Qdrant має потужні функції, підтримуючи пошук зображень, голосу та відео, а також інтеграцію з AI-рушіями.
Джерело:Вхід за гіперпосиланням видно.
Завантажити:Вхід за гіперпосиланням видно.
Документації:Вхід за гіперпосиланням видно.
Вихідний код WebUI:Вхід за гіперпосиланням видно.
Документація API:Вхід за гіперпосиланням видно.
Windows встановлює векторну базу даних Qdrant
Офіційний навчальний посібник з документації передбачає розгортання векторної бази даних Qdrant безпосередньо з Docker, оскільки у мене не встановлено нативне середовище Docker, і тоді здається, що запускати його напряму швидше.
Завантажити для Windows:Вхід за гіперпосиланням видно.
Завантаження WebUI:Вхід за гіперпосиланням видно.
Щодо питання 404 щодо доступу до дашборду / панелі
Випуск:Веб-інтерфейс за замовчуванням включений лише при використанні образів Docker, якщо хочете використовувати його з бінарними файлами, вам доведеться самостійно встановити веб-інтерфейс.
Рішення: Завантажте пакет випуску WebUI, створіть нову статичну папку під каталогом qdrant, а потім скопіюйте файли з dist у неї.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Подвійний клік для запуску"qdrant.exe"Як показано нижче:
REST API: localhost:6333
Веб-інтерфейс: localhost:6333/dashboard
GRPC API: localhost:6334
Посилання конфігурації:Вхід за гіперпосиланням видно.
Тест Qdrant
використанняBAAI/bge-m3Вбудуйте модель (яка має 1024 виміри), отримайте вектор і створіть нову колекцію в Qdrant для тестування, як показано на наступному рисунку:
Вставте два фрагменти даних, як показано на рисунку нижче:
Ідентичність qdrantПідтримка використання 64-бітних беззнакових цілих чисел і UUID як ідентифікаторів точок。
За допомогою векторного пошуку вміст звучить так: «Сяохун любить програмувати, він любить використовувати технологію .NET», як показано на рисунку нижче:
Оцінки: «score»: 0.65278614, «score»: 0.29873508, чим ближче до 1, тим більше співпадів.
C# викликає базу даних векторів Qdrant
Ви можете встановити бібліотеку Qdrant.Client і використовувати C# для читання та запису в Qdrant, з таким посиланням:
Код:
Посилання:
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно. |
Попередній:【AI】(14) Короткий вступ до відкритих векторних баз данихНаступний:toPlainString, toEngineeringString, toString for BigDecimal in Java
|
Орендодавець