Qdrant
Qdrantとは何ですか？
Qdrantは、Rustで書かれたオープンソースのベクトルデータベースおよびベクトル検索エンジンです。便利なAPIを備えた高速でスケーラブルなベクトル類似検索サービスを提供しています。
Qdrantの使い方は？
Qdrantを使用するには、DockerからQdrantのイメージを取得して実行するか、クイックスタートガイドやステップバイステップのチュートリアルに従って独自のニューラル検索を構築することができます。
Qdrantのコア機能
高速かつスケーラブルなベクトル類似検索
ベクトル埋め込みとニューラルネットワークエンコーダのサポート
OpenAPI v3仕様の使いやすいAPI
HNSWアルゴリズムのカスタム修正による高速で正確な検索
ペイロード値に基づくフィルタリング可能な結果
豊富なデータ型とクエリ条件のサポート
分散およびクラウドネイティブアーキテクチャ
効率的なコンピューティングリソースの利用
Qdrantの使用例
類似画像検索
意味的なテキスト検索
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QdrantのFAQ
Qdrantとは何ですか？
どのようにしてQdrantを使用できますか？
Qdrantの主な機能は何ですか？
Qdrant サポートメール、カスタマーサービス連絡先、返金連絡先など
さらに連絡するには、お問い合わせページ (https://qdrant.to/contact-us) にアクセスしてください。
Qdrant の価格
Qdrant 価格リンク: https://qdrant.tech/pricing/
Qdrant のYoutube
Qdrant Youtubeリンク: https://www.youtube.com/channel/UC6ftm8PwH1RU_LM1jwG0LQA
Qdrant のLinkedin
Qdrant Linkedinリンク: https://qdrant.to/linkedin
Qdrant のTwitter
Qdrant Twitterリンク: https://qdrant.to/twitter
Qdrant のGithub
Qdrant Githubリンク: https://github.com/qdrant/qdrant
Qdrant レビュー (0)
Qdrant の分析
Qdrant ウェブサイトのトラフィック分析
地理的なトラフィック
上位5地域
Qdrant 埋め込みを起動する
ウェブサイトバッジを使用して、Toolify Launchに対するコミュニティからのサポートを促進しましょう。ホームページやフッターに簡単に埋め込むことができます。
Qdrant の代替
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9つの理由：ベクトルデータベースがデータストレージを革新する
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ソーシャルリスニング
Question Answering with LangChain and Qdrant - Kacper Łukawski | Munich NLP Hands-on 012
Kacper Łukawski is a developer advocate at Qdrant as well as the founder of embassy.ai. He previously worked as a freelance software developer and in data engineering and machine learning. The Qdrant engine is an open-source vector search database. It is deployed as an API service providing a search for the nearest high-dimensional vectors. With Qdrant, embeddings or neural network encoders can be turned into fully-fledged applications for matching, searching, recommending, and much more. LangChain is an open-source library that assists in the development of applications built around complex large language models (LLMs). But using these LLMs in isolation is often not enough to create a truly powerful app - the real power comes when you are able to combine them with other sources of computation or knowledge. The LangChain library enables, for instance, question aswering systems like Qdrant, chatbots, and end-to-end agents like WolframAlpha. Slides from the talk can be found here: https://github.com/qdrant/qdrant-langchain-qa/tree/master About Kacper: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kacperlukawski/ Twitter: https://twitter.com/lukawskikacper Embassy.ai: https://www.embassy.ai/en About Qdrant: Homepage: https://qdrant.tech/ Cloud: https://cloud.qdrant.io/ Github: https://github.com/qdrant/qdrant Twitter: https://qdrant.to/twitter LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/qdrant/ About LangChain: Github: https://github.com/hwchase17/langchain Twitter: https://twitter.com/LangChainAI Documentation: https://langchain.readthedocs.io/en/latest/index.html About Munich NLP: Munich🥨NLP is a community newly founded in May 2022 by LMU and TUM students focusing on NLP topics. Within just six months, the community has already grown to over 1000 members consisting not only of current students, but also including PhD students, professors, and industry practitioners. We host weekly workshops and/or paper-reading events, both to learn from guests and to gather inspiration for our own (research) projects, as well as to establish and keep going an active student NLP community in the Munich area. The goal is to promote NLP-related exchange between students, researchers, and practitioners inside and outside the university and to showcase paths and possibilities during and after university. https://munich-nlp.github.io/ https://www.linkedin.com/company/muni... https://twitter.com/MunichNlp/ #qdrant #questionanswering #questionanswer #ai #deeplearning #machinelearning #nlp #learning #teaching #opensource #bert #artificialintelligence #transformers #chatgpt #gpt3 #gpt4 #languagemodel #langchain #naturallanguageprocessing #nlp
Build a Semantic Search App with Qdrant Cloud
In this tutorial, you will learn how to use Qdrant Cloud and its Python SDK to power a Semantic Search App, built from scratch, to search over thousands of songs from different genres. The repo to follow along with the video can be found at: https://github.com/ramonpzg/music-semantic-search To learn more about how to create embeddings from audio data, check out our previous tutorial here: https://t.ly/OmcTJ To get started with Qdrant Cloud visit: cloud.qdrant.io All other tutorials can be found on Qdrant's main Documentation page at: https://qdrant.tech/documentation/tutorials/
Visualizing Vector Embeddings: Qdrant’s WebUI Graph Tool
Access the dashboard by creating a free account: https://cloud.qdrant.io Quickstart: https://qdrant.tech/documentation/quickstart-cloud/
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