Qdrant

Anwendungsfälle

Hier sind einige spezifische Anwendungsfälle, in denen Qdrant, unterstützt durch Trooper.AI GPU-Server, überzeugt:

• Semantische Suche: Anstatt auf Schlüsselwörtern zu basieren, ermöglicht Qdrant die Suche nach Dokumenten oder Inhalten anhand ihrer Bedeutung. BedeutungEmbeddings erfassen die semantische Essenz von Text, und Qdrant findet die semantisch ähnlichsten Ergebnisse. Beispielsweise liefert die Suche nach „ways to improve model accuracy“ Ergebnisse, die Regularisierung, Hyperparameter-Tuning und Datenaugmentation behandeln, auch wenn diese exakten Schlüsselwörter nicht vorhanden sind.
• Empfehlungssysteme: Stellen Sie Benutzer und Elemente als Vektoren dar. Qdrant kann schnell Elemente identifizieren, die denen ähneln, mit denen ein Benutzer zuvor interagiert hat, und so personalisierte Empfehlungen liefern. Dies ist anwendbar auf E-Commerce, Content-Streaming und mehr.
• Bild- und Videoabruf: Extrahieren Sie Embeddings aus Bildern und Videos mithilfe von Modellen wie CLIP. Qdrant ermöglicht die Suche nach visuell ähnlichen Inhalten. Stellen Sie sich vor, Sie suchen nach „einer Katze, die mit einem Ball spielt“ und erhalten relevante Bilder und Videos, auch wenn diese nicht die exakten Tags haben.

API

Hier ist ein Beispiel für einen typischen API-Workflow mit Qdrant, gefolgt von einem Python-Beispiel, um nach ähnlichen Vektoren zu suchen:

Normaler API-Workflow mit Qdrant:

1. Authentifizierung: Die meisten Qdrant-Bereitstellungen erfordern einen API-Schlüssel zur Authentifizierung. Dieser Schlüssel sollte in der Authorization Kopfzeile Ihrer Anfragen.
2. Endpunkt-Auswahl: Qdrant stellt verschiedene Endpunkte für verschiedene Operationen wie Suchen, Upserting (Hinzufügen) von Vektoren und Verwalten von Sammlungen bereit.
3. Anfrageformatierung: Daten werden üblicherweise im JSON-Format gesendet und empfangen.
4. Antwortbehandlung: Die API gibt JSON-Antworten zurück, die die Ergebnisse Ihrer Anfrage oder Fehlermeldungen im Fehlerfall enthalten.

Hier ist ein Beispiel für einen Python-Aufruf an Qdrant, um nach ähnlichen Vektoren zu suchen:

import requests
import json
import numpy as np

# Qdrant API endpoint and collection name
QDRANT_API_URL = "https://SECURE-TROOPER-APP-URL"  # Replace with your Qdrant endpoint
QDRANT_COLLECTION_NAME = "my_collection"

# Your API Key
API_KEY = "YOUR_QDRANT_API_KEY" # Replace with your Qdrant API key

# Payload for the search request
payload = {
    "vectors": (np.random.rand(128).tolist()),  # Replace with your query vector
    "limit": 10  # Number of results to return
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

try:
    response = requests.post(f"{QDRANT_API_URL}/collections/{QDRANT_COLLECTION_NAME}/search",
                             headers=headers,
                             data=json.dumps(payload))

    response.raise_for_status()  # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)

    results = response.json()
    print(json.dumps(results, indent=2))

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Error: {e}")
    print(f"Response text: {response.text}")
except Exception as e:
    print(f"An unexpected error occurred: {e}")

Dieses Beispiel demonstriert die Abfrage von Qdrant nach ähnlichen Vektoren. Denken Sie daran, die "https://SECURE-TROOPER-APP-URL", "my_collection", "YOUR_QDRANT_API_KEY" und das Beispielvektor mit Ihrem tatsächlichen Qdrant-Endpunkt, dem Sammlungsnamen, dem API-Schlüssel und Ihrem Abfragevektor. Weitere Endpunkte und Funktionen finden Sie in der Qdrant-API-Dokumentation: https://qdrant.tech/documentation/ .

Qdrant Dashboard

Qdrant bietet ein benutzerfreundliches Web-Dashboard zur Verwaltung Ihrer Vektoren und Sammlungen. Das Dashboard ermöglicht Ihnen:

• Vektordaten visualisieren: Erkunden Sie Ihre Vektoren in einem hochdimensionalen Raum mithilfe von Streudiagrammen und anderen Visualisierungen.
• Sammlungen verwalten: Erstellen, ändern und löschen Sie Sammlungen, um Ihre Vektordaten zu organisieren.
• Suchen und Filtern: Führen Sie schnelle Suchvorgänge durch und wenden Sie Filter an, um bestimmte Vektoren zu finden.
• Leistung überwachen: Verfolgen Sie wichtige Metriken wie Abfragelatenz und Ressourcennutzung.
• Vektoren prüfen: Detaillierte Informationen zu einzelnen Vektoren anzeigen, einschließlich ihrer Einbettungen und Nutzdaten.

Wie man auf das Dashboard zugreift

Sie können auf das Qdrant-Dashboard über die Weboberfläche Ihrer Qdrant-Bereitstellung zugreifen.

Hinzufügen /dashboard um über Ihre API-URL darauf zuzugreifen.

Detaillierte Anweisungen zum Zugriff und zur Verwendung des Dashboards finden Sie in der Qdrant-Dokumentation: https://qdrant.tech/documentation/ Die Verwendung des Dashboards in Verbindung mit einem Trooper.AI GPU-Server gewährleistet eine reibungslose und reaktionsschnelle Erfahrung bei der Arbeit mit großen Vektordatenmengen.