Qdrant - Vector Database
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语义搜索基础
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在5分钟内构建一个专注于科幻书籍的语义搜索引擎，用户可以选择本地或Qdrant Cloud进行部署。教程包括安装Python、处理数据、定义存储位置、创建集合和上传数据等步骤，最后用户可以查询与外星入侵相关的书籍推荐。
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关键要点
- 本教程介绍如何在5分钟内构建一个科幻书籍的语义搜索引擎。
- 用户可以选择在本地或使用Qdrant Cloud进行部署。
- 需要安装最新版本的Python，并在bash shell中运行代码。
- 使用Sentence Transformers框架处理数据并生成嵌入。
- 在Qdrant中创建一个名为'my_books'的集合来存储书籍数据。
- 上传书籍数据到集合中，并为每个记录分配ID和负载。
- 可以通过查询引擎获取与外星入侵相关的书籍推荐。
- 支持根据年份过滤查询结果，找到特定时间段的书籍。
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延伸问答
如何在5分钟内构建语义搜索引擎？
通过安装Python、处理数据、定义存储位置、创建集合和上传数据，可以在5分钟内构建一个语义搜索引擎。
可以在哪些平台上部署语义搜索引擎？
用户可以选择在本地或使用Qdrant Cloud进行部署。
需要安装哪些软件来开始构建搜索引擎？
需要安装最新版本的Python和Sentence Transformers框架。
如何处理书籍数据以供搜索引擎使用？
使用Sentence Transformers框架将书籍数据编码为嵌入，以便搜索引擎可以使用。
如何在Qdrant中创建集合？
使用QdrantClient创建一个名为'my_books'的集合，并定义向量的大小和距离度量。
如何查询与外星入侵相关的书籍？
可以通过向搜索引擎发送查询，例如'外星入侵'，并获取相关书籍的推荐。
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