Создайте собственную семантическую поисковую систему менее чем за 50 строк — не шутка

Автор: LJ, 21 апреля 2025 года

Слишком долго; не читал

CocoIndex — это открытое ETL для подготовки данных к работе с ИИ с обработкой данных в реальном времени для повышения производительности и низкой задержки при обновлениях источника. Qdrant — это ведущая открытая векторная база данных, разработанная для работы с высокоразмерными векторами, обеспечивающая производительность. Начать можно с менее чем 50 строк кода на Python.

CocoIndex официально поддерживает Qdrant! Эта интеграция сочетает в себе высокопроизводительный стек RUST 🦀 с ETL в реальном времени для векторного хранилища:

• CocoIndex — это открытое ETL для подготовки данных к работе с ИИ — с обработкой данных в реальном времени для повышения производительности и низкой задержки при обновлениях источника. https://github.com/cocoindex-io/cocoindex/
• Qdrant — это ведущая открытая векторная база данных, предназначенная для работы с высокоразмерными векторами для производительности и масштабируемых приложений ИИ. https://github.com/qdrant/qdrant

Экспорт данных в коллекцию Qdrant прост.

Спецификация включает следующие поля:

• collection_name (тип: str, обязательное): имя коллекции, в которую будут экспортированы данные.
• grpc_url (тип: str, необязательное): gRPC URL экземпляра Qdrant. По умолчанию http://localhost:6334/.
• api_key (тип: str, необязательное). API-ключ для аутентификации запросов.

Перед экспортом необходимо создать коллекцию с именем вектора, которое соответствует имени поля вектора в CocoIndex, и установить setup_by_user=True во время экспорта.

🚀 Начните (с примером кода!) менее чем за 50 строк кода на Python:

https://github.com/cocoindex-io/cocoindex/tree/main/examples/text_embedding_qdrant

Мы постоянно улучшаем и добавляем новые примеры и блоги. Пожалуйста, поставьте звезду в нашем репозитории на GitHub https://github.com/cocoindex-io/cocoindex для последних обновлений!

Перейти к источнику