Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1)

В этом уроке я расскажу вам о захватывающем мире векторных баз данных и покажу, как использовать возможности Qdrant для продвинутого и высокопроизводительного поиска по сходству векторов.

🔍 Что такое Qdrant?
Qdrant — это больше, чем просто векторная база данных; это ваш билет в будущее приложений искусственного интеллекта поколения Gen AI. Благодаря мощному и удобному API вы можете легко хранить, искать и управлять векторами с дополнительной полезной нагрузкой, что делает его идеальным для различных приложений, таких как сопоставление нейронных сетей, семантический поиск и фасетный поиск.

🦀 Создан для скорости и надежности
Qdrant написан на Rust 🦀, что обеспечивает исключительную скорость и надежность даже при высоких нагрузках. Он превращает ваши встраиваемые системы или нейросетевые кодировщики в полноценные приложения для сопоставления, поиска, рекомендаций и многого другого!

🛠️ Настройка Qdrant
Я расскажу вам, как настроить Qdrant с помощью Docker, чтобы вы могли сразу приступить к работе над своими проектами Gen AI.

📚 Встраивание BGE от Huggingface
Чтобы оптимизировать вашу базу данных векторных данных, мы используем модель «BGE Embeddings» от BAAI на Huggingface, которая широко признана одной из лучших моделей встраивания с открытым исходным кодом. Приготовьтесь раскрыть весь потенциал своих данных.

🪄 Оркестровка Langchain
Узнайте, как использовать Langchain в качестве оркестратора для оптимизации рабочего процесса и повышения эффективности и производительности ваших проектов ИИ, как никогда прежде.

Если это руководство окажется для вас полезным, не забудьте поставить лайк, оставить комментарий с вопросами или отзывами и подписаться на канал, чтобы получать больше интересных обучающих материалов по Gen AI и технологиям.

Репозиторий GitHub: https://github.com/AIAnytime/Build-yo...
Модель встраивания BGE: https://huggingface.co/BAAI/bge-large-en

#generativeai #ai #python