Clasa QdrantVectorStore din llama-index-vector-stores-qdrant oferă suport complet pentru căutare hibridă (dense + sparse vectori), cuantizare vectorială și filtrare extrem de rapidă pe payload în Qdrant.
Exemplu de utilizare
from qdrant_client import QdrantClient
from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore
from llama_index.core import StorageContext, VectorStoreIndex
client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
vector_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name="articole")
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documente, storage_context=storage_context)Este una dintre cele mai scalabile baze vectoriale pentru sisteme RAG de nivel enterprise.
Întrebări & Exemple practice:
QdrantVectorStore: Motor Vectorial de Înaltă PerformanțăAi o întrebare despre QdrantVectorStore: Motor Vectorial de Înaltă Performanță sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.