使用Qdrant + CNCLIP + Gradio 实现图文检索 效果 1、数据准备 下载链接：图文检索图片数据 import base64import pandas as pdfrom io import BytesIOfrom PIL import Imageimport osdata_path = "./data/MR_valid_imgs.tsv"save_dir

Qdrant官方快速入门和教程简化版 说明： 首次发表日期：2024-08-28Qdrant官方文档：https://qdrant.tech/documentation/ 关于 阅读Qdrant一小部分的官方文档，并使用中文简化记录下，更多请阅读官方文档。 使用Docker本地部署Qdrant docker pull qdrant/qdrant docker run -d -p 6

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

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本文将介绍如何在Semantic Kernel中使用Qdrant向量数据库，并演示如何在Semantic Kernel中进行向量更新和查询操作。 1. 背景 在前一篇文章《Qdrant 向量数据库的部署以及如何在 .NET 中使用 TLS 安全访问》中，我们介绍了如何使用 Docker 部署 Qdrant 向量数据库，以及其相关的安全配置，并演示了如何使用 .NET 通过 TLS 安全访

电影推荐系统自从机器学习时代开始以来就不断发展，逐步演进到当前的 transformers 和向量数据库的时代。 在本文中，我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件，以构建最佳的推荐引擎。 在众多可用的向量数据库中，我们将关注 Qdrant DB，因为它具有独特的特性——HNSW ANN 搜索算法，正如我在之前的文章中讨论的那样。 传统推荐系统 随着支持向量机（SVM）等机器

随着向量数据库的热度不断攀升，越来越多人开始关注到这一赛道，传统数据库和检索系统也在快速集成专门的向量检索插件方面展开角逐。Qdrant 因其易用性和用户友好的开发者文档，面世不久即获得关注。 Qdrant 以 Rust 语言构建，提供 Rust、Python、Golang 等客户端 API，能够满足当今主流开发人员的需求。不过， Qdrant 作为后起之秀，和其他竞品仍然存在一定差距，例如界面