Question et Réponse sur Vos Données avec Qdrant : Un Guide Complet

Qu'est-ce que Qdrant ?

Qdrant (prononcé : quadrant) est un moteur de recherche de similarité par vecteur de pointe, conçu pour améliorer les capacités des applications impliquant la recherche sémantique et l'appariement de réseaux neuronaux. Il fournit des services prêts pour la production via une API conviviale, permettant aux utilisateurs de stocker, rechercher et gérer des vecteurs - des points avec des données supplémentaires. L'une des fonctionnalités remarquables de Qdrant est son support de filtrage étendu, ce qui le rend précieux pour diverses applications telles que la recherche facettée et l'appariement basé sur la sémantique.

Fonctionnalités clés de Qdrant

• Nature open-source : Qdrant est publié sous la licence Apache 2.0, ce qui signifie que son code source est librement accessible sur GitHub.
• Connectivité API : Les utilisateurs peuvent facilement se connecter à Qdrant via son API complète, rendant l'intégration simple.
• Support pour les embeddings : Le moteur prend en charge le filtrage avancé des embeddings, permettant des recherches nuancées et des résultats améliorés.

Commencer avec Qdrant

Voici un guide étape par étape sur la façon de configurer Qdrant et de l'exploiter pour vos applications.

Étape 1 : Créer un cluster Qdrant Cloud gratuit

Commencez par visiter qdrant.tech pour créer un nouveau compte. Après vous être inscrit, initiez un nouveau cluster. Vous trouverez le code Python pour vous connecter à votre cluster en cliquant sur le bouton "Exemple de code" et votre api_key sous l'onglet Accès.

Étape 2 : Connectez-vous à votre cluster et créez une collection

À l'aide du code fourni, connectez-vous à votre cluster et créez une nouvelle collection. Assurez-vous de définir la taille de la collection pour qu'elle corresponde aux dimensions de vos embeddings (par exemple, pour le modèle ada002 d'OpenAI, la dimension est 1536).

Étape 3 : Extraire du texte à partir de fichiers PDF à l'aide de pdfplumber

Pour extraire du texte de fichiers PDF, utilisez la bibliothèque pdfplumber. En fonction de la structure du PDF, ce processus peut varier. Par exemple, vous pouvez utiliser le manuel des utilisateurs de SpaceX Starship comme fichier PDF exemple. Une fois extrait, divisez le texte en morceaux ne dépassant pas 500 caractères afin de faciliter une meilleure gestion du contexte pour votre chatbot.

Étape 4 : Créer des embeddings

Après avoir divisé le texte, générez des embeddings pour chaque morceau en utilisant le modèle d'embeddings ada002 d'OpenAI. Cela permettra de maintenir un contexte solide lors des requêtes.

Étape 5 : Indexer les embeddings dans Qdrant

Après la création des embeddings, procédez à l'insertion de tous les points de votre liste dans la collection Qdrant que vous avez précédemment créée.

Étape 6 : Rechercher des embeddings similaires

Utilisez Qdrant pour trouver les embeddings les plus similaires en fonction des saisies des utilisateurs. Ce processus contribuera à améliorer l'interactivité et la réactivité de votre application.

Étape 7 : Générer des réponses contextuelles

Une fois que vous avez reçu l'entrée de l'utilisateur, interrogez les embeddings similaires et utilisez-les pour générer une réponse pertinente en utilisant le modèle gpt-3.5-turbo d'OpenAI.

Qdrant vaut-il la peine d'être utilisé ?

Absolument ! Qdrant permet aux développeurs d'intégrer des connaissances approfondies dans leurs applications, améliorant considérablement les capacités d'interaction. Il n'est pas seulement limité au texte, mais peut également faciliter des systèmes de recherche similaires pour les images, l'audio et la vidéo. Des fonctionnalités telles que des filtres de requête avancés, des collections efficaces et des optimiseurs puissants en font un outil essentiel pour tout développeur.

Conclusion

Pour des implémentations de code complètes et plus d'informations sur ce tutoriel, consultez le projet sur GitHub. Nous vous encourageons également à participer à des hackathons AI pour nouer des relations avec des personnes partageant les mêmes idées et affiner vos compétences. Restez à l'écoute pour les événements à venir, car ceux-ci peuvent être des occasions transformantes pour développer vos projets !