两学一做是什么网站,怎么用PS做珠宝网站,培训机构网站开发,网站建设几个要素目录 安装Qdrant安装Qdrant客户端初始化Qdrant客户端创建集合#xff08;Collection#xff09;插入向量数据创建索引搜索向量清理资源 Qdrant是一个开源的向量数据库#xff0c;它专注于高维向量的快速相似性搜索。以下是一个基础的Qdrant教程#xff0c;帮助你开始使用Qd… 目录 安装Qdrant安装Qdrant客户端初始化Qdrant客户端创建集合Collection插入向量数据创建索引搜索向量清理资源 Qdrant是一个开源的向量数据库它专注于高维向量的快速相似性搜索。以下是一个基础的Qdrant教程帮助你开始使用Qdrant进行向量数据的存储和搜索。
安装Qdrant
首先你需要安装Qdrant服务。Qdrant提供了Docker镜像使得安装和运行非常简单。
# 使用Docker拉取Qdrant镜像并运行
docker pull qdrant/qdrant:latest
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant:latest安装Qdrant客户端
Qdrant提供了Python客户端你可以通过pip安装它。
pip install qdrant-client初始化Qdrant客户端
在Python中你可以初始化Qdrant客户端并连接到Qdrant服务。
from qdrant_client import QdrantClient
# 初始化客户端
client QdrantClient(hostlocalhost, port6333)创建集合Collection
在Qdrant中你需要创建一个集合来存储向量数据。
# 创建集合的schema
collection_schema {name: my_collection,vector_size: 128,distance: Cosine
}
# 创建集合
client.create_collection(collection_schema)插入向量数据
接下来你可以向集合中插入向量数据。
# 准备向量数据
vectors [[random.random() for _ in range(128)] for _ in range(1000)]
ids list(range(1000))
# 插入向量
client.upsert_points(collection_namemy_collection, points{ids: ids, vectors: vectors})创建索引
为了加速搜索你需要为集合创建索引。
# 创建索引
client.create_index(collection_namemy_collection, index_params{metric: Cosine, hnsw_config: {m: 16, ef_construction: 200}})搜索向量
现在你可以使用Qdrant进行向量搜索了。
# 准备查询向量
query_vector [random.random() for _ in range(128)]
query_result client.search(collection_namemy_collection, query_vectorquery_vector, limit10)
# 打印搜索结果
for hit in query_result:print(fID: {hit.id}, Score: {hit.score})清理资源
如果你不再需要集合可以删除它。
client.delete_collection(collection_namemy_collection)以上是Qdrant的基础使用流程。你可以根据具体的应用需求调整集合的配置、索引参数和搜索逻辑。Qdrant的官方文档提供了更详细的指南和高级功能你可以查阅官方文档以获取更多信息。
