大家好！向量今天我们来聊聊一个超级酷的数据技术——向量数据库。这玩意儿可不简单，应用神它能够存储和检索像向量这样的向量数据结构，这对于处理大规模的数据机器学习模型和数据集来说，简直是应用神神器！ 向量数据库是向量啥？想象一下，你有一堆数据，数据它们不是应用神普通的数字或者文字，而是向量向量——就是那些有方向和大小的箭头。向量数据库就是数据专门用来存储和查询这些向量数据的数据库。它们通常用于机器学习、应用神推荐系统、向量搜索引擎等领域。数据 
为啥要用向量数据库？应用神因为它们快！向量数据库能够快速地找到最相似的b2b供应网向量，这对于需要实时推荐和搜索的场景来说非常重要。而且，它们还能有效地处理大规模数据。 向量数据库有哪些？市面上有很多向量数据库，比如Milvus、Faiss、Annoy等等。今天我们以Qdrant为例，来一探究竟。 Qdrant：向量数据库界的新星Qdrant 是一个开源的向量搜索引擎，它支持多种向量格式，并且可以轻松集成到你的项目中。它不仅速度快，而且支持多种语言，包括Python、Java、Go等。 安装Qdrant首先，你得在你的机器上安装Qdrant。如果你用的源码库是Python，安装起来非常简单： 复制pip install qdrant-client1. 创建一个向量数据库接下来，我们来创建一个向量数据库。在Qdrant中，这叫做创建一个“repository”。 复制from qdrant_client import QdrantClient, models # 创建客户端 client = QdrantClient(host="localhost", port=6333) # 创建repository repo_name = "my_repository" dimensions = 128 # 向量维度 client.repositories.create(models.CreateRepositoryRequest(name=repo_name, vector_size=dimensions))1.2.3.4.5.6.7.8.9. 插入数据现在，我们向数据库中插入一些数据。这些数据是一些向量，我们将它们存储为点。 复制# 插入点 points = [ [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.9], # 这里应该是128个浮点数 [0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.9], # ... 更多点 ] # 插入请求 import uuid insert_request = models.InsertPointRequest( collection_name=repo_name, points=[ models.Point(id=str(uuid.uuid4()), vector=point) for point in points ] ) # 执行插入 client.points.insert(insert_request)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18. 查询数据最后，我们来查询一些数据。假设我们有一个查询向量，我们想要找到与它最相似的向量。 复制# 查询向量 query_vector = [0.6, 0.7, 0.8, ..., 0.9] # 查询请求 search_request = models.SearchRequest( collection_name=repo_name, query_vector=query_vector, limit=10 # 返回结果数量限制 ) # 执行查询 result = client.search.search(search_request) # 打印结果 for hit in result.hits: print(f"ID: {hit.id}, Distance: {hit.l2_distance}")1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16. 结语看吧，使用Qdrant来处理向量数据就是这么简单！无论你是数据科学家，还是开发人员，向量数据库都值得你去探索和使用。 |
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