Microsoft.Extensions.VectorData实现语义搜索
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原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Microsoft.Extensions.VectorData实现语义搜索，强调其与传统关键字匹配的区别。结合Ollama和Qdrant，开发者可以高效管理向量数据并执行相似性查询。文章提供了详细步骤和代码示例，适合.NET程序员学习。
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关键要点
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本文介绍了如何使用Microsoft.Extensions.VectorData实现语义搜索。
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语义搜索专注于语义关联，而不仅仅是关键字匹配。
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Microsoft.Extensions.VectorData是用于管理.NET应用程序中基于向量的数据的代码库。
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Qdrant是一个向量相似性搜索引擎，适合高效相似性搜索的应用程序。
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文章提供了详细的步骤和代码示例，适合.NET程序员学习。
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使用Ollama运行all-minilm模型作为Embedding生成器。
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通过配置appsettings.json文件来设置Embedding和Qdrant的参数。
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示例中插入了多个CloudService数据，并生成查询Embedding进行相似性搜索。
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结果显示返回最匹配的一个数据，验证了Qdrant中数据的新增。
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鼓励.NET程序员参与AI应用的开发，了解Microsoft.Extensions.AI的生态组件库。
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