Qdrant
Qdrant(读作:quadrant)是一个向量相似性搜索引擎。它提供了一个生产就绪的服务,具有方便的API来存储、搜索和管理向量,并支持额外的负载和扩展过滤。这使得它在各种神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用中非常有用。
本文件演示了如何将Qdrant与LangChain结合使用,以进行密集/稀疏和混合检索。
本页面记录了支持通过Qdrant的新查询API的
QdrantVectorStore
类,支持多种检索模式。它要求您运行Qdrant v1.10.0或更高版本。
设置
有多种运行Qdrant
的模式,具体取决于选择的模式,会有一些细微的差别。选项包括:
- 本地模式,无需服务器
- Docker部署
- Qdrant云
请参阅安装说明。
%pip install -qU langchain-qdrant
凭证
在此笔记本中运行代码不需要任何凭证。
如果您想获得最佳的自动跟踪模型调用,您还可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥:
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
初始化
本地模式
Python 客户端允许您在本地模式下运行相同的代码,而无需运行 Qdrant 服务器。这对于测试和调试或仅存储少量向量非常有用。嵌入可以完全保存在内存中或持久化到磁盘上。