Qdrant: Ein Leitfaden zur Vektorsuche und KI-Integration

Verständnis von Qdrant: Die Vektorähnlichkeitssuchmaschine

Qdrant (ausgesprochen als quadrant) ist eine fortschrittliche Vektorähnlichkeitssuchmaschine, die für effektive Anwendungen im maschinellen Lernen entwickelt wurde. Mit ihrem produktionsbereiten Service und einer benutzerfreundlichen API ermöglicht es Qdrant den Benutzern, Vektorpunkte zu speichern, zu durchsuchen und zu verwalten, die durch zusätzliche Payloads ergänzt werden. Die erweiterte Filterunterstützung macht es äußerst nützlich für verschiedene Anwendungen, insbesondere solche, die neuronale Netzwerke, semantisch basiertes Matching und facettierte Suche betreffen.

Erste Schritte mit Qdrant

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen die wesentlichen Schritte, um Qdrant für Ihre Projekte zu nutzen. Die Hauptschritte umfassen:

Erstellung eines kostenlosen Qdrant-Cloud-Clusters
Extraktion von Text aus PDFs mit pdfplumber
Generierung von Einbettungen
Indizierung der Einbettungen in Qdrant
Suche nach ähnlichen Einbettungen basierend auf Benutzereingaben
Generierung von Antworten mithilfe der ähnlichsten Einbettungen

Schritt 1: Erstellen Sie ein neues kostenloses Qdrant-Cloud-Cluster

Um zu beginnen, navigieren Sie zu qdrant.tech und erstellen Sie ein neues Konto. Sobald Sie registriert sind, erstellen Sie ein neues Cluster. Sie können den Python-Code zum Verbinden mit Ihrem Cluster leicht erhalten, indem Sie auf die Schaltfläche "Codebeispiel" klicken. Vergessen Sie nicht, Ihren API-Schlüssel unter dem Tab „Zugriff“ abzurufen.

Schritt 2: Text aus PDFs mit pdfplumber extrahieren

Wir werden pdfplumber verwenden, um Textdaten aus PDF-Dateien zu extrahieren. Aufgrund der unterschiedlichen Struktur von PDFs kann der Extraktionsprozess etwas komplex sein. Zur Veranschaulichung werden wir mit dem Benutzerhandbuch von SpaceX Starship arbeiten, obwohl jede PDF verwendet werden kann. Es wird empfohlen, den extrahierten Text in Abschnitten von maximal 500 Zeichen zu teilen. Diese Segmentierung stellt sicher, dass wir die Eingangsgröße effizient für die nachfolgenden Phasen verwalten können und bietet kontextuell passenden Inhalt für unseren Frage-Antwort-Chatbot.

Schritt 3: Einbettungen erstellen

Für die Erstellung der Einbettungen verwenden wir das ada002-Modell von OpenAI. Jedes Textfragment wird in eine Einbettung umgewandelt, um unsere kontextuellen Antworten zu verbessern.

Schritt 4: Indizieren Sie die Einbettungen in Qdrant

Jetzt werden wir alle generierten Einbettungen in unsere Qdrant-Sammlung einfügen, um eine effiziente Abfrage zu ermöglichen.

Schritt 5: Suche nach ähnlichen Einbettungen basierend auf Benutzereingaben

In dieser Phase werden wir nach den ähnlichsten Einbettungen suchen, die den Benutzereingaben entsprechen. Mithilfe des neuen OpenAI GPT-3.5-turbo-Modells werden wir kontextuell relevante Antworten generieren.

Schritt 6: Antworten generieren mit den ähnlichsten Einbettungen

Schließlich können wir die Benutzereingabe abrufen, nach ähnlichen Einbettungen suchen und eine kohärente Antwort im Kontext dieser Einbettungen generieren.

Ist Qdrant die Nutzung wert?

Absolut! Qdrant ermöglicht es Entwicklern, ihre GPT-3- oder GPT-3.5-Aufforderungen mit umfangreichem Wissen zu bereichern. Darüber hinaus ermöglicht es den Aufbau komplexer Such- und Empfehlungssysteme für Bilder, Audio und Video. Mit Funktionen wie leistungsstarken Abfragefiltern, Sammlungen und Optimierern hebt es sich als außergewöhnliches Werkzeug für KI-Anwendungen hervor.

Fazit

Den vollständigen Code für das Tutorial finden Sie auf GitHub. Wir laden Sie auch ein, an unseren AI Hackathons teilzunehmen. Diese Veranstaltungen sind großartige Gelegenheiten, um Ihre Fähigkeiten zu testen, sich mit Gleichgesinnten zu vernetzen und Prototypen zu erstellen, die als Sprungbrett für Ihr Startup dienen könnten.

Bleiben Sie dran für kommende Veranstaltungen und nutzen Sie Qdrant weiterhin in Ihren KI-Projekten!