Qdrant : Un Guide pour la Recherche de Similarité de Vecteurs et l'Intégration de l'IA

Comprendre Qdrant : Le moteur de recherche de similarité vectorielle

Qdrant (prononcé comme quadrant) est un moteur de recherche de similarité vectorielle avancé conçu pour des applications efficaces d'apprentissage automatique. Avec son service prêt pour la production et son API conviviale, Qdrant permet aux utilisateurs de stocker, rechercher et gérer des points vectoriels accompagnés de charges utiles supplémentaires. Son support de filtrage étendu le rend très utile pour diverses applications, en particulier celles impliquant des réseaux neuronaux, des correspondances basées sur le sémantique et la recherche facettée.

Commencer avec Qdrant

Dans ce guide, nous vous guiderons à travers les étapes essentielles pour tirer parti de Qdrant pour vos projets. Les étapes principales incluent :

1. Créer un nouveau cluster cloud Qdrant gratuit
2. Extraire du texte à partir de PDFs en utilisant pdfplumber
3. Générer des embeddings
4. Indexer les embeddings dans Qdrant
5. Rechercher des embeddings similaires en fonction de l'entrée de l'utilisateur
6. Générer des réponses en utilisant les embeddings les plus similaires

Étape 1 : Créer un nouveau cluster cloud Qdrant gratuit

Pour commencer, rendez-vous sur qdrant.tech et créez un nouveau compte. Une fois inscrit, créez un nouveau cluster. Vous pouvez facilement obtenir le code Python pour vous connecter à votre cluster en cliquant sur le bouton "Exemple de code". N'oubliez pas de récupérer votre clé API sous l'onglet Accès.

Étape 2 : Extraire du texte à partir de PDFs en utilisant pdfplumber

Nous allons utiliser pdfplumber pour extraire des données textuelles à partir de fichiers PDF. En raison de la structure variée des PDFs, le processus d'extraction peut être quelque peu complexe. À titre d'illustration, nous allons travailler avec le Guide de l'utilisateur de SpaceX Starship, bien que tout PDF puisse être utilisé. Il est conseillé de diviser le texte extrait en morceaux d'un maximum de 500 caractères. Cette segmentation garantit que nous pouvons gérer efficacement la taille des entrées pour les étapes suivantes et offre un contexte approprié pour notre chatbot question-réponse.

Étape 3 : Création des embeddings

Pour la création des embeddings, nous allons utiliser le modèle ada002 d'OpenAI. Chaque morceau de texte sera converti en un embedding pour améliorer nos réponses contextuelles.

Étape 4 : Indexer les embeddings dans Qdrant

Maintenant, nous allons insérer tous les embeddings générés dans notre collection Qdrant pour un accès efficace.

Étape 5 : Rechercher des embeddings similaires en fonction de l'entrée de l'utilisateur

À ce stade, nous allons rechercher les embeddings les plus similaires correspondant à l'entrée de l'utilisateur. En utilisant le nouveau modèle OpenAI GPT-3.5-turbo, nous allons générer des réponses contextuellement pertinentes.

Étape 6 : Générer des réponses en utilisant les embeddings les plus similaires

Enfin, nous pouvons récupérer l'entrée de l'utilisateur, interroger pour des embeddings similaires et générer une réponse cohérente ancrée dans le contexte de ces embeddings.

Qdrant vaut-il la peine d'être utilisé ?

Absolument ! Qdrant permet aux développeurs d'enrichir leurs prompts GPT-3 ou GPT-3.5 avec des connaissances étendues. De plus, il permet la construction de systèmes de recherche et de recommandations sophistiqués pour des images, de l'audio et des vidéos. Avec des fonctionnalités telles que de puissants filtres de requêtes, des collections et des optimiseurs, il se distingue comme un outil exceptionnel pour les applications d'IA.

Conclusion

Le code complet du tutoriel est accessible sur GitHub. Nous vous encourageons également à participer à nos Hackathons AI. Ces événements sont de belles occasions de tester vos compétences, de rencontrer d'autres personnes partageant les mêmes idées et de créer des prototypes qui pourraient servir de tremplins pour votre startup.

Restez à l'écoute des événements à venir et continuez à tirer parti de Qdrant dans vos projets d'IA !