本文主要是介绍qdrant向量数据库(vector database)在python的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
qdrant是一个向量数据库，大多数应用在向量嵌入的相似性搜索上。在大量的向量数据时，匹配的效率非常的高。
qdrant服务器端的安装和运行，非常的简单。qdrant的服务器端是基于docker容器运行的，安装服务器端需要系统中先安装docker。
使用以下命令来拉取容器。
docker pull qdrant/qdrant下载到本地后，执行以下命令运行qdrant服务
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant服务器运行成功
在python中使用qdrant，需要先安装qdrant客户端的包
pip install qdrant_client与服务器端建立连接
from qdrant_client import QdrantClient
client = QdrantClient(host='localhost', port=6333)插入向量数据
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStructclient = QdrantClient(host='localhost', port=6333)# 创建向量集合表
client.recreate_collection(collection_name="imgbeddings",vectors_config=VectorParams(size=512, distance=Distance.COSINE),
)vectors = {...} #向量组合# 遍历插入向量数据
response = client.upsert(collection_name='imgbeddings',points = [PointStruct(id = index, #唯一idvector=value, #向量数据payload= {"name": key} #附加信息)for index, (key, value) in enumerate(vectors.items())]
)搜索相似向量
from qdrant_client import QdrantClientclient = QdrantClient(host='localhost', port=6333)vector = [...]hits = client. Search(collection_name="embeddings",query_vector=vector,limit=5 # Return 5 closest points
)这篇关于qdrant向量数据库(vector database)在python的应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
