Qdrant
Qdrant là gì?
Qdrant là Cơ sở dữ liệu Vector mã nguồn mở và Công cụ tìm kiếm Vector được viết bằng Rust. Nó cung cấp dịch vụ tìm kiếm tương đồng vector nhanh và mở rộng với API tiện lợi.
Làm cách nào để sử dụng Qdrant?
Để sử dụng Qdrant, bạn có thể kéo hình Qdrant từ Docker và chạy nó. Hoặc bạn có thể làm theo Hướng dẫn Bắt đầu nhanh hoặc Hướng dẫn từng bước để xây dựng công cụ tìm kiếm neural của riêng bạn.
Các tính năng cốt lõi của Qdrant
Tìm kiếm tương đồng vector nhanh và mở rộng
Hỗ trợ nhúng vector và bộ mã hóa mạng thần kinh
API dễ sử dụng với quy định OpenAPI v3
Tìm kiếm nhanh và chính xác với sửa đổi tùy chỉnh của thuật toán HNSW
Kết quả lọc dựa trên giá trị dữ liệu tải
Hỗ trợ các loại dữ liệu phong phú và điều kiện truy vấn
Kiến trúc phân tán và dựa trên đám mây
Tận dụng hiệu quả tài nguyên tính toán
Trường hợp sử dụng của Qdrant
Tìm kiếm hình ảnh tương tự
Tìm kiếm văn bản ngữ nghĩa
Gợi ý
Câu hỏi thường gặp từ Qdrant
Qdrant là gì?
Làm thế nào để sử dụng Qdrant?
Các tính năng chính của Qdrant là gì?
Qdrant Hỗ trợ Email & Liên hệ dịch vụ khách hàng & Liên hệ hoàn tiền, v.v.
Thông tin liên hệ khác, hãy truy cập trang liên hệ với chúng tôi(https://qdrant.to/contact-us)
Giá của Qdrant
Liên kết giá của Qdrant: https://qdrant.tech/pricing/
Youtube Qdrant
Liên kết Youtube Qdrant: https://www.youtube.com/channel/UC6ftm8PwH1RU_LM1jwG0LQA
Linkedin Qdrant
Liên kết Linkedin Qdrant: https://qdrant.to/linkedin
Twitter Qdrant
Liên kết Twitter Qdrant: https://qdrant.to/twitter
Github Qdrant
Liên kết Github Qdrant: https://github.com/qdrant/qdrant
Qdrant Bài đánh giá (0)
Phân tích của Qdrant
Qdrant Phân tích lưu lượng truy cập trang web
dòng chảy địa lý
Top 5 Regions
Qdrant Khởi chạy nhúng
Sử dụng huy hiệu trang web để thu hút sự ủng hộ từ cộng đồng cho buổi ra mắt Toolify của bạn. Chúng dễ dàng nhúng vào trang chủ hoặc chân trang của bạn.
Sự thay thế của Qdrant
Qdrant So sánh
Nội dung khác về Qdrant
9 Lý do tại sao Cơ sở dữ liệu Vector đang Cách mạng hóa Lưu trữ Dữ liệu
Được đăng vào Có thể 16 2024 bởi Eira
Mở Khóa Tương Lai Dữ Liệu: 9 Lý Do Đột Phá Khi Cơ Sở Dữ Liệu Vector Biến Đổi Lưu Trữ!
Lắng nghe mạng xã hội
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/
Tổng cộng có 10 dữ liệu mạng xã hội cần được mở khóa để xem