Qdrant - Vector Database
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语义搜索基础知识
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原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在5分钟内使用Qdrant Cloud构建一个专注于科幻书籍的语义搜索引擎。用户需注册Qdrant Cloud账户，创建集群并上传书籍数据。通过查询功能，用户可以根据关键词（如“外星人入侵”）获取相关书籍推荐，并可通过年份过滤结果以优化搜索。
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关键要点
- 用户需注册Qdrant Cloud账户并创建集群。
- 创建名为my_books的集合以存储书籍数据。
- 上传科幻书籍数据，包括书名、作者、出版年份和简短描述。
- 使用sentence-transformers/all-minilm-l6-v2模型生成书籍描述的向量嵌入。
- 通过查询功能，用户可以根据关键词（如“外星人入侵”）获取相关书籍推荐。
- 可以通过年份过滤结果以优化搜索，例如筛选2000年后的书籍。
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延伸问答
如何在Qdrant Cloud上创建一个语义搜索引擎？
用户需注册Qdrant Cloud账户，创建集群并上传书籍数据，最后使用模型生成书籍描述的向量嵌入。
在Qdrant中如何上传科幻书籍数据？
用户需要创建名为my_books的集合，并上传书名、作者、出版年份和简短描述等书籍数据。
如何使用Qdrant进行关键词搜索？
用户可以通过查询功能输入关键词，如“外星人入侵”，获取相关书籍推荐。
如何过滤搜索结果以获取特定年份的书籍？
可以通过创建年份字段的索引，然后在查询时应用过滤条件来筛选2000年后的书籍。
Qdrant Cloud支持哪些模型生成向量嵌入？
Qdrant Cloud支持多种模型，包括sentence-transformers/all-minilm-l6-v2等免费模型。
如何在Qdrant中创建集合？
使用Qdrant Client创建集合时，需要指定集合名称和向量配置，如向量大小和距离度量。
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