Qdrant - Vector Database
·
POMA
💡
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
POMA与Qdrant结合，简化了文档处理和检索流程。用户可通过POMA将文件分块，并将结构化数据上传至Qdrant进行向量搜索。本文指南涵盖API密钥获取、依赖安装、文件分块、数据上传及检索等步骤，适合初学者和中级用户。
🎯
关键要点
- POMA是一个文档分块引擎，旨在简化操作，能够将文件处理成结构化的块集并发送到Qdrant。
- 用户需要获取POMA和Qdrant的API密钥，并设置环境变量以便进行后续操作。
- 通过POMA，用户可以将文件分块并生成.poma文件，包含结构化输出。
- 将生成的块集上传到Qdrant以进行向量搜索，支持自动创建集合。
- 用户可以检索结构保留的备忘单，并进行高级查询控制，使用Qdrant的预取和RRF融合功能。
❓
延伸问答
POMA是什么，它的主要功能是什么？
POMA是一个文档分块引擎，旨在简化文件处理，将文件处理成结构化的块集并发送到Qdrant。
如何获取POMA和Qdrant的API密钥？
用户需访问POMA网站注册或登录以获取API密钥，并在Qdrant集群创建时获取相应的API密钥。
如何使用POMA将文件分块？
使用POMA客户端，调用start_chunk_file方法处理文件，并使用get_chunk_result获取分块结果。
如何将生成的块集上传到Qdrant？
使用PomaQdrant类的upsert_poma_points方法，将块集上传到Qdrant，并可选择自动创建集合。
POMA和Qdrant结合的优势是什么？
POMA与Qdrant结合简化了文档处理和检索流程，提供了结构保留的检索功能和高级查询控制。
如何进行高级查询控制？
可以使用Qdrant的预取和RRF融合功能，通过构建查询对象和预取设置来实现高级查询控制。
➡️
