向量数据库 Qdrant 代码实战

cxscode

已于 2024-01-02 17:51:15 修改

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文章标签： python

于 2024-01-02 17:38:31 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cxs812760493/article/details/135346040

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本文介绍了如何通过Python使用Qdrant和SentenceTransformer库来构建一个简单的向量数据库搜索示例，包括编码文本、执行查询和获取相似图像的过程，为读者提供了一个快速入门的项目参考。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

近期整理了关于向量数据库入门的分享，并把测试代码封装成了一个demo项目，涵盖了一下内容：

向量检索原理
向量数据库使用
文本搜索快速实现
图像识别快速实现

以下截取项目部分代码，对向量数据库进行简单查询

from qdrant_client import QdrantClient, AsyncQdrantClient
from sentence_transformers import SentenceTransformer

class NeuralSearcher:
    def __init__(self, collection_name):
        self.collection_name = collection_name
        self.model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2", device="cpu")
        self