Tutoriel Cohere et Qdrant : Maîtriser la recherche de similarité de texte

Maîtriser Qdrant: Votre solution de référence pour les applications de similarité vectorielle

En tant qu'innovation remarquable dans la technologie moderne, Qdrant est un moteur de recherche et une base de données à haute performance, adaptée à la similarité vectorielle. Développé en utilisant Rust, Qdrant offre des performances rapides et fiables même sous des charges de travail rigoureuses, ce qui en fait un choix de premier plan pour les applications exigeant rapidité et évolutivité.

Qu'est-ce que Qdrant?

Qdrant est plus qu'une simple base de données : c'est une solution robuste qui peut transformer des embeddings ou des encodeurs de réseaux neuronaux en applications puissantes et polyvalentes. Que vous ayez besoin d'exécuter des correspondances, des recherches, des recommandations ou d'autres opérations complexes sur de grands ensembles de données, Qdrant est votre solution tout-en-un.

Caractéristiques clés de Qdrant

• Support de filtrage complet : Idéal pour les recherches facettées et la correspondance basée sur le sémantique.
• API intuitive : Travailler avec Qdrant est simplifié grâce à son API conviviale.
• Qdrant Cloud : Une solution gérée qui nécessite une configuration et un entretien minimaux.

Qdrant Cloud permet un déploiement et une gestion sans effort des applications, réduisant ainsi le fardeau des développeurs et des administrateurs.

Commencer avec Qdrant

Pour une exploration approfondie, ne manquez pas notre page technologique dédiée à Qdrant AI. Découvrez comment Qdrant permet aux développeurs d'exploiter le potentiel de la similarité vectorielle dans les applications d'IA, élevant vos projets et les distinguant de la concurrence.

Exigences préalables

Dans ce tutoriel, nous utiliserons la base de données vectorielle Qdrant pour stocker des embeddings du modèle de Cohere et effectuer des recherches en utilisant la similarité cosinus. Le SDK Cohere sera utilisé pour accéder au modèle. Il est recommandé d'utiliser Qdrant Cloud, qui offre 1 Go de mémoire gratuite pour toujours. Découvrez comment le configurer ici.

Créer votre projet

1. Créer un fichier projet .py.
2. Stocker vos données au format JSON.
3. Créer un fichier .env pour sécuriser votre clé API Cohere, votre clé API Qdrant et les détails d'hébergement de Qdrant.

Implémentation du Client de Recherche

Nous allons implémenter la classe SearchClient, qui sera responsable de l'indexation et de l'accès à nos données. Cette classe contiendra toutes les fonctionnalités nécessaires, telles que :

• Indexation des données
• Recherche
• Conversion des données aux formats nécessaires

Traitement et indexation des données

Lisons les données du fichier data.json, traitons-les et indexons-les. Après cela, nous pouvons rechercher et récupérer les 3 premiers résultats de la base de données !

Résultats

Comme vous pouvez le voir, l'opération d'indexation a réussi ! Nous avons reçu 3 résultats, dont le premier est une Girafe. Les autres résultats incluaient un Hippopotame et un Rhino. C'est vrai : bien que les trois soient de grands animaux, la Girafe se démarque comme étant la plus grande !

Prochaines étapes : Exploiter Qdrant et Cohere pour vos applications d'IA

Maintenant que vous avez une compréhension de base de Qdrant, quelles sont les prochaines étapes de votre parcours en IA ? Il est temps de mettre vos nouvelles compétences à l'épreuve ! Envisagez de créer une API qui permet à votre application d'indexer des données, d'ajouter de nouveaux enregistrements et d'effectuer des recherches. FastAPI est un excellent outil pour cette tâche, offrant un cadre facile à utiliser et haute performance pour la création d'API.

Mais ne vous arrêtez pas là : pourquoi ne pas appliquer vos compétences lors des prochains Hackathons d'IA ? Ces événements rassemblent une communauté d'innovateurs et de créateurs désireux de façonner l'avenir avec l'IA. Ils offrent une opportunité d'apprentissage, de croissance et potentiellement de créer quelque chose de révolutionnaire. Collaborez avec des personnes du monde entier pour créer des solutions aux problèmes existants !

N'oubliez pas de consulter nos autres événements et opportunités pour notre communauté d'apprendre, d'innover et de repousser les frontières de l'IA.

Conclusion

En conclusion, Qdrant sert d'outil puissant dans le paysage de la similarité vectorielle, prêt pour votre innovation créative et technique. Commencez votre parcours avec Qdrant dès aujourd'hui !