Qdrant Web UI 使用教程

Qdrant Web UI 使用教程

qdrant-web-ui Self-hosted web UI for Qdrant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qd/qdrant-web-ui

1. 项目介绍

Qdrant Web UI 是一个自托管的 Web 界面,用于 Qdrant 向量搜索引擎。该界面旨在通过提供一个简单的方式来查看和管理您的集合,类似于 Kibana 对于 Elasticsearch 的作用,但不需要任何额外的服务。Qdrant Web UI 由 React、MUI 和 Axios 等技术栈构建,支持开发模式和生产模式,适用于各种向量搜索场景。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前,请确保您已经安装了 Node.js 和 npm。您可以通过以下命令检查是否已安装:

node -v
npm -v

如果未安装,请访问 Node.js 官方网站 下载并安装。

2.2 克隆项目

首先,克隆 Qdrant Web UI 项目到本地:

git clone https://github.com/qdrant/qdrant-web-ui.git
cd qdrant-web-ui

2.3 安装依赖

进入项目目录后,安装项目依赖:

npm install

2.4 启动开发服务器

安装完成后,您可以启动开发服务器:

npm start

启动后,打开浏览器访问 http://localhost:3000,您将看到 Qdrant Web UI 的界面。开发模式下,Qdrant 应运行在 http://localhost:6333

2.5 构建生产版本

如果您需要构建生产版本,可以使用以下命令:

npm run build

构建完成后,生成的文件将位于 build 文件夹中,您可以将这些文件部署到您的服务器上。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

Qdrant Web UI 适用于需要自托管向量搜索引擎的场景,例如:

  • 推荐系统:通过向量搜索技术为用户推荐相关内容。
  • 图像搜索:基于图像特征向量进行相似图像搜索。
  • 文本搜索:通过文本向量进行语义搜索。

3.2 最佳实践

  • 配置优化:根据实际需求调整 Qdrant 的配置,以提高搜索性能。
  • 数据管理:使用 Qdrant Web UI 管理向量集合,定期清理和优化数据。
  • 监控与日志:通过 Qdrant Web UI 监控系统状态,并查看日志以便及时发现和解决问题。

4. 典型生态项目

Qdrant Web UI 作为 Qdrant 生态系统的一部分,与其他项目协同工作,例如:

  • Qdrant 向量搜索引擎:核心的向量搜索服务,提供高性能的向量存储和搜索功能。
  • Qdrant Python SDK:用于与 Qdrant 进行交互的 Python 库,方便开发者集成到现有系统中。
  • Qdrant REST API:通过 RESTful API 与 Qdrant 进行通信,支持多种编程语言和平台。

通过这些生态项目的配合,Qdrant Web UI 能够更好地服务于各种向量搜索应用场景。

qdrant-web-ui Self-hosted web UI for Qdrant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qd/qdrant-web-ui

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,用户现在遇到了在Ubuntu系统中使用Open WebUI和Ollama的bge-m3模型时出现的400错误,具体是“Embedding dimension 1024 does not match collection dimensionality 384”。我需要帮他们解决这个问题。 首先,我得理解这个错误的原因。用户提到嵌入维度是1024,但集合维度是384,说明两者不匹配。可能是在创建向量数据库集合时设置的维度是384,而bge-m3模型生成的嵌入向量维度是1024,导致无法存储或查询。 接下来,我应该考虑可能的解决方案。首先需要确认用户使用的向量数据库是什么,比如Chroma、Milvus或Qdrant。不同的数据库有不同的处理方法。比如在Chroma中,创建集合时需要指定维度,如果这里的维度设置错误,就会导致问题。所以用户需要检查创建集合时的维度是否与模型输出一致。 另一个可能性是模型版本问题。用户是否确实在使用bge-m3模型?这个模型的嵌入维度应该是1024。如果他们之前使用了其他模型,比如bge-base-en,它的维度是384,可能之前创建的集合是为这个模型设计的,现在换成bge-m3后就会出现不匹配的错误。这时候需要重新创建集合,设置正确的维度。 还有可能是在Open WebUI的配置中没有正确指定模型参数,或者在调用Ollama API时参数传递错误。需要检查Ollama是否正确加载了bge-m3模型,并且Open WebUI的配置指向正确的模型和维度。 此外,用户可能需要更新他们的软件,比如Ollama或Open WebUI,确保兼容性。或者检查是否有依赖包需要升级,尤其是与向量数据库相关的库。 最后,如果用户之前使用的集合无法修改维度,可能需要删除旧的集合并重新创建,设置正确的维度为1024。同时,确保所有相关服务在修改后重启,以应用新的配置。 需要逐步引导用户检查每个可能的原因,并提供具体的命令和操作步骤,比如如何查看集合的维度,如何重新创建集合,如何验证模型输出等。同时,提醒用户备份数据,避免数据丢失。</think>在Ubuntu系统中使用Open WebUI调用Ollama的`bge-m3`模型时出现`400: Embedding dimension 1024 does not match collection dimensionality 384`错误,通常是由于**向量数据库的维度设置与模型输出不匹配**导致的。以下是逐步解决方案: --- ### **问题原因** - **模型输出维度**:`bge-m3`模型的默认嵌入维度为`1024`。 - **集合维度**:你使用的向量数据库(如Chroma、Milvus等)中已存在的集合(Collection)维度被设置为`384`,而新模型生成的`1024`维向量无法存入该集合。 --- ### **解决方案** #### **1. 确认向量数据库的集合维度** 首先明确你使用的向量数据库类型(如Chroma、Qdrant等),并检查集合的维度设置: ```bash # 以Chroma为例,通过Python代码检查集合维度 from chromadb import Client client = Client() collection = client.get_collection(name="your_collection_name") print(collection.metadata) # 查看"dimension"字段是否为1024 ``` #### **2. 重建集合(强制匹配维度)** 如果原集合维度为`384`,需删除旧集合并新建一个维度为`1024`的集合: ```bash # 删除旧集合(Chroma示例) from chromadb import Client client = Client() client.delete_collection(name="your_collection_name") # 新建集合时指定维度 collection = client.create_collection( name="new_collection", metadata={"hnsw:space": "cosine", "dimension": 1024} # 关键:dimension=1024 ) ``` #### **3. 检查Ollama模型配置** 确保Ollama正确加载`bge-m3`模型且未与其他模型混淆: ```bash # 查看已加载的Ollama模型列表 $ ollama list # 确认模型名称和版本(例如使用bge-m3的ollama镜像) $ ollama show bge-m3 --modelfile ``` #### **4. 调整Open WebUI配置** 在Open WebUI的配置文件或环境变量中显式指定嵌入模型和维度: ```yaml # 示例:Open WebUI配置文件(docker-compose.yml) environment: - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434 - EMBEDDINGS_MODEL=bge-m3 # 指定模型名称 - EMBEDDINGS_DIM=1024 # 强制声明维度 ``` #### **5. 验证模型输出维度** 手动调用模型生成嵌入向量,确认实际维度是否为1024: ```bash # 使用curl测试Ollama API $ curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{ "model": "bge-m3", "prompt": "test" }' | jq '.embedding | length' # 输出应为1024 ``` --- ### **附加说明** 1. **常见陷阱** - 若之前使用过`bge-base-en`(维度384)等模型,残留的旧集合会导致冲突。 - 部分向量数据库(如Milvus)需在创建集合时预定义`dim`参数,无法后期修改。 2. **依赖版本检查** ```bash # 更新Ollama和Open WebUI至最新版本 $ ollama pull bge-m3 $ docker compose pull open-webui ``` --- ### **总结** 通过**重建集合并明确设置维度为1024**、**检查模型加载状态**和**配置Open WebUI参数**,可解决维度不匹配问题。若数据需保留,需将旧集合数据迁移至新集合(需编写迁移脚本)。
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