qdrant向量数据库如何操作
Qdrant 是一个开源的向量数据库,它专注于高性能、高可靠性的向量数据存储和索引。要操作 Qdrant 向量数据库,您可以参考以下步骤:
安装 Qdrant:首先您需要安装和配置 Qdrant。您可以在 Qdrant 的官方文档中找到相应的安装指南和配置说明。
启动 Qdrant 服务:安装好 Qdrant 后,可以通过命令启动 Qdrant 服务,确保服务正常运行。
创建索引:在 Qdrant 中,您需要创建一个或多个索引来存储向量数据。您可以通过 Qdrant 的 API 或命令行进行索引的创建。
插入向量数据:使用 Qdrant 的 API 或命令行工具,您可以向创建的索引中插入向量数据。确保您的向量数据符合 Qdrant 的格式要求。
查询向量数据:一旦您已经插入了向量数据,您可以使用 Qdrant 的 API 或命令行进行向量数据的查询。您可以进行相似向量搜索、范围搜索等操作。
监控和管理:定期监控 Qdrant 的运行情况,确保数据可靠性和性能。您还可以管理索引、数据删除、更新等操作。
请注意,以上仅是对 Qdrant 向量数据库操作的基本步骤,具体的操作细节和功能可以根据您的实际需求在 Qdrant 的官方文档中找到更详细的说明。祝您在使用 Qdrant 向量数据库时取得成功!
技术干货
使用Gemini 1.5、BGE-M3、Milvus Lite 和 LangChain 搭建多模态 RAG 应用
本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)。我们将搭建一个结合了不同模态数据(文本和图像)的多模态 RAG 应用,以减轻 LLM 幻觉。
2024-11-15技术干货
向量数据库正在革新人工智能应用中的非结构化数据搜索
在最近的巴西非结构化数据聚会上,Zilliz的人工智能和机器学习负责人Frank Liu谈到了向量数据库是如何改变人工智能应用中非结构化数据搜索的格局的。他的见解揭示了这些数据库广泛而深远的能力。
2024-11-19技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP:搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上,Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点,并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中,我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding,并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15