Gestiona colecciones vectoriales y ejecuta búsqueda de similitud en Qdrant a través de conversación - Neotask usa Neotask para potenciar tu infraestructura de búsqueda de IA
Crear colecciones de Qdrant, cargar vectores y ejecutar consultas de búsqueda de similitud
Gestionar payloads, filtros y configuración de colecciones en Qdrant
Monitorear el estado de la colección de Qdrant, el almacenamiento y el rendimiento de las consultas
Qué puedes hacer
Crear y configurar colecciones
Dígale a Neotask que cree una nueva colección Qdrant con parámetros vectoriales específicos: configuración de dimensión, métrica de distancia y cuantificación.
Cargar vectores y cargas útiles
Pídale a Neotask que cargue vectores en una colección de Qdrant con datos de carga asociados.
Ejecutar búsqueda de similitud
Pídale a Neotask que busque en una colección Qdrant los vecinos más cercanos a un vector de consulta con filtros top-k, umbral de puntuación y carga útil.
Búsqueda de filtros y carga útil
Pídale a Neotask que ejecute una búsqueda de vectores filtrados que combine la similitud de vectores con el filtrado de carga útil estructurada.
Administrar puntos y cargas útiles
Solicite a Neotask que recupere puntos específicos por ID, actualice campos de carga útil o elimine puntos de una colección.
Supervisar el estado de la colección
Solicite a Neotask información sobre la recopilación: recuento de puntos, estado del índice, uso del disco y estado del optimizador.
Intenta preguntar
"Cree una colección Qdrant llamada búsqueda de productos con dimensión 1536 y distancia coseno"
"Sube estos 50 vectores a la colección de incrustaciones de artículos con sus metadatos"
"Buscar producto: buscar los 10 vecinos más cercanos a este vector de consulta"
"Ejecute una búsqueda filtrada en incrustaciones de artículos: 5 resultados principales donde categoría = tecnología"
"¿Cuántos puntos hay en la colección de incrustaciones de clientes? ¿Se ha creado el índice?"
"Obtenga la carga útil para el punto 99887 en la búsqueda de productos"
"Eliminar todos los puntos en la colección de pruebas donde el estado sea archivado"
"Actualice la carga útil para el punto 12345: establezca la categoría en premium"
Consejos profesionales
Coseno, producto escalar y euclidiano: la métrica de distancia debe coincidir con la que utiliza su modelo de incrustación; la mayoría de los modelos OpenAI y Cohere esperan una distancia coseno.
Indexación de carga útil para búsqueda filtrada: los campos de carga útil utilizados en los filtros deben indexarse para una búsqueda vectorial filtrada rápida; Solicite a Neotask que cree índices de carga útil en campos filtrados con frecuencia.
Cuantización para eficiencia de la memoria: habilite la cuantificación escalar (SQ8) para colecciones grandes; Reduce el uso de memoria 4 veces con una pérdida mínima de precisión.
Vectores con nombre para multimodal - Qdrant admite vectores con nombre en una única colección; configure vectores con nombre si desea almacenar varios tipos de incrustación por documento.
Desplácese para exportar el conjunto de datos completo: utilice el desplazamiento API para exportar todos los puntos de una colección; recorre puntos sin requerir un vector de consulta.
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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