Pregunta y respuesta sobre tus datos con Qdrant: Una guía completa

¿Qué es Qdrant?

Qdrant (se pronuncia: cuadrante) es un motor de búsqueda de similitud de vectores de vanguardia diseñado para mejorar las capacidades de las aplicaciones que involucran búsqueda semántica y emparejamiento de redes neuronales. Proporciona servicios listos para producción a través de una API fácil de usar, lo que permite a los usuarios almacenar, buscar y gestionar vectores - puntos con datos adicionales de carga. Una de las características destacadas de Qdrant es su amplio soporte de filtrado, lo que lo hace valioso para diversas aplicaciones como búsqueda facetada y emparejamiento basado en semántica.

Características Clave de Qdrant

• Naturaleza de Código Abierto: Qdrant se publica bajo la Licencia Apache 2.0, lo que significa que su código fuente está libremente disponible en GitHub.
• Conectividad API: Los usuarios pueden conectarse fácilmente a Qdrant a través de su API integral, lo que facilita la integración.
• Soporte de Embedding: El motor soporta filtrado avanzado de embeddings, permitiendo búsquedas matizadas y resultados mejorados.

Comenzando con Qdrant

A continuación, se presenta una guía paso a paso sobre cómo configurar Qdrant y aprovecharlo para sus aplicaciones.

Paso 1: Crear un Clúster Gratuito en la Nube de Qdrant

Comience visitando qdrant.tech para crear una nueva cuenta. Después de registrarse, inicie un nuevo clúster. Encontrará el código de Python para conectarse a su clúster haciendo clic en el botón "Código de Ejemplo", y su api_key en la pestaña de Acceso.

Paso 2: Conéctese a Su Clúster y Cree una Colección

Usando el código proporcionado, conéctese a su clúster y cree una nueva colección. Asegúrese de establecer el tamaño de la colección para que coincida con las dimensiones de sus embeddings (por ejemplo, para el modelo ada002 de OpenAI, la dimensión es 1536).

Paso 3: Extraer Texto de PDF Usando pdfplumber

Para extraer texto de archivos PDF, utilice la biblioteca pdfplumber. Dependiendo de la estructura del PDF, este proceso puede variar. Por ejemplo, puede utilizar la Guía de Usuarios de SpaceX Starship como archivo PDF de muestra. Una vez extraído, divida el texto en fragmentos de no más de 500 caracteres para facilitar una mejor gestión del contexto para su chatbot.

Paso 4: Crear Embeddings

Después de dividir el texto, genere embeddings para cada fragmento utilizando el modelo de embeddings ada002 de OpenAI. Esto ayudará a mantener un contexto sólido mientras consulta.

Paso 5: Indexar los Embeddings en Qdrant

Después de crear embeddings, proceda a insertar todos los puntos de su lista en la colección de Qdrant que creó anteriormente.

Paso 6: Buscar Embeddings Similares

Utilice Qdrant para encontrar los embeddings más similares basados en la entrada del usuario. Este proceso ayudará a mejorar la interactividad y la capacidad de respuesta de su aplicación.

Paso 7: Generar Respuestas Contextuales

Una vez que reciba la entrada del usuario, consulte embeddings similares y úselos para generar una respuesta relevante utilizando el modelo gpt-3.5-turbo de OpenAI.

¿Vale la Pena Usar Qdrant?

¡Absolutamente! Qdrant empodera a los desarrolladores para integrar un conocimiento extenso en sus aplicaciones, mejorando enormemente las capacidades de interacción. No se limita solo a texto, sino que también puede facilitar sistemas de búsqueda similares para imágenes, audio y video. Características como filtros de consulta avanzados, colecciones eficientes y optimizadores poderosos lo convierten en una herramienta esencial para cualquier desarrollador.

Conclusión

Para implementaciones de código completo y más información sobre este tutorial, consulte el proyecto en GitHub. También le animamos a participar en hackatones de IA para conectarse con personas afines y perfeccionar aún más sus habilidades. ¡Esté atento a los próximos eventos, ya que pueden ser oportunidades transformadoras para desarrollar sus proyectos!