Frage und Antwort zu Ihren Daten mit Qdrant: Ein umfassender Leitfaden

Was ist Qdrant?

Qdrant (ausgesprochen: quadrant) ist eine hochmoderne Vektorähnlichkeitssuchmaschine, die entwickelt wurde, um die Fähigkeiten von Anwendungen mit semantischer Suche und neuronaler Netzwerkzuordnung zu verbessern. Sie bietet produktionsbereite Dienstleistungen über eine benutzerfreundliche API, die es den Nutzern ermöglicht, Vektoren - Punkte mit zusätzlichen Payload-Daten - zu speichern, zu durchsuchen und zu verwalten. Eine der herausragenden Eigenschaften von Qdrant ist die umfassende Filterunterstützung, die sie für verschiedene Anwendungen wie facettierte Suche und semantisch basierte Zuordnung wertvoll macht.

Hauptmerkmale von Qdrant

• Open-Source-Natur: Qdrant wird unter der Apache License 2.0 veröffentlicht, was bedeutet, dass der Quellcode kostenlos auf GitHub verfügbar ist.
• API-Konnektivität: Benutzer können sich über die umfassende API problemlos mit Qdrant verbinden, was die Integration einfach macht.
• Embedding-Unterstützung: Die Engine unterstützt fortgeschrittenes Filtern von Embeddings, was nuancierte Suchen und verbesserte Ergebnisse ermöglicht.

Erste Schritte mit Qdrant

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie Qdrant einrichten und es für Ihre Anwendungen nutzen können.

Schritt 1: Erstellen Sie ein kostenloses Qdrant Cloud-Cluster

Beginnen Sie, indem Sie qdrant.tech besuchen, um ein neues Konto zu erstellen. Nach der Registrierung initiieren Sie ein neues Cluster. Sie finden den Python-Code zur Verbindung mit Ihrem Cluster, indem Sie auf die Schaltfläche "Code-Beispiel" klicken, und Ihren api_key unter dem Tab "Zugriff".

Schritt 2: Verbinden Sie sich mit Ihrem Cluster und erstellen Sie eine Sammlung

Verbinden Sie sich mit dem bereitgestellten Code mit Ihrem Cluster und erstellen Sie eine neue Sammlung. Stellen Sie sicher, dass die Größe der Sammlung den Dimensionen Ihrer Embeddings entspricht (z. B. für das ada002-Modell von OpenAI beträgt die Dimension 1536).

Schritt 3: Text aus PDFs mit pdfplumber extrahieren

Um Text aus PDF-Dateien zu extrahieren, verwenden Sie die Bibliothek pdfplumber. Je nach Struktur der PDF kann dieser Prozess variieren. Sie können beispielsweise das SpaceX Starship Users Guide als Beispiel-PDF-Datei verwenden. Nachdem Sie den Text extrahiert haben, splitten Sie ihn in Abschnitte von maximal 500 Zeichen, um ein besseres Kontextmanagement für Ihren Chatbot zu ermöglichen.

Schritt 4: Erstellen Sie Embeddings

Nachdem Sie den Text aufgeteilt haben, generieren Sie Embeddings für jeden Abschnitt mit dem Embeddings-Modell ada002 von OpenAI. Dies hilft, einen soliden Kontext während der Abfragen beizubehalten.

Schritt 5: Indexieren Sie die Embeddings in Qdrant

Nach der Erstellung der Embeddings fahren Sie fort, alle Punkte aus Ihrer Liste in die Qdrant-Sammlung einzufügen, die Sie zuvor erstellt haben.

Schritt 6: Suchen Sie nach ähnlichen Embeddings

Nutzen Sie Qdrant, um die ähnlichsten Embeddings basierend auf Benutzereingaben zu finden. Dieser Prozess wird dazu beitragen, die Interaktivität und Reaktionsfähigkeit Ihrer Anwendung zu verbessern.

Schritt 7: Generieren Sie kontextbezogene Antworten

Sobald Sie die Eingabe des Benutzers erhalten, fragen Sie nach ähnlichen Embeddings und verwenden Sie diese, um eine relevante Antwort mit dem gpt-3.5-turbo-Modell von OpenAI zu generieren.

Ist Qdrant den Einsatz wert?

Absolut! Qdrant ermöglicht es Entwicklern, umfassendes Wissen in ihre Anwendungen zu integrieren, was die Interaktionsfähigkeiten erheblich verbessert. Es ist nicht nur auf Text beschränkt, sondern kann auch ähnliche Suchsysteme für Bilder, Audio und Video unterstützen. Funktionen wie erweiterte Abfragetools, effiziente Sammlungen und leistungsstarke Optimierer machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden Entwickler.

Fazit

Für vollständige Codeimplementierungen und weitere Einblicke in dieses Tutorial besuchen Sie das Projekt auf GitHub. Wir ermutigen Sie auch, an AI-Hackathons teilzunehmen, um sich mit Gleichgesinnten zu vernetzen und Ihre Fähigkeiten weiter zu verfeinern. Halten Sie Ausschau nach bevorstehenden Veranstaltungen, da diese transformative Möglichkeiten zur Entwicklung Ihrer Projekte bieten können!