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ベクトル検索エンジンQdrantの紹介
はじめに これはLivesense Advent Calendar 2022 DAY 14 の記事です。 普段は主にレコメンドシステムの開発・運用をやっています。仕事ではPythonを書くことが多いです。好きな言語はRustです。この記事では、ベクトル検索エンジンQdrantを紹介します。 ベクトル検索とは そもそもベクトル検索とは何だ、という人もいると思います。簡単に言えばベクトル検索は類似するベクトルを（正確性を犠牲にして）高速に計算する技術です。 なぜそのような技術が必要になるのか簡単に説明しましょう。 なぜベクトルの類似度を計算する必要があるのか 近年、機械学習技術によって様々なものがベクトルで表現されるようになりました。典型的には画像と文書（単語）です。 「類似する画像を求める」「ユーザーが入力したワードに関連する文書を返す」「ユーザーが閲覧したアイテムに類似するアイテムのリスト
どうも！オペレーション部の西村祐二です。 ChatGPT関連の専用アプリケーションを作成しようとすると、「ベクトルデータベース」という用語が出てきます。これは私にとって、これまでまったく経験したことのない分野で理解できていない状態でした。 このままでは行き詰まってしまうという思いと、この分野に関してある程度知識を身につけておくと、今後応用がききそうだなと考えました。 そこで今回、他のベクトルデータベースと比べて機能がシンプルそうで、Rustで作られているという特徴から、Qdrantを試してみました。 Qdrantとは 公式ドキュメントから引用し翻訳したもの Qdrantは「ベクトルの類似性検索エンジンであり、追加のペイロード（つまりベクトル）を格納、検索、管理するための便利なAPIを備えた本番環境で使用できるサービスを提供します。」ペイロードとは、検索を絞り込むのに役立つ追加の情報や、ユー
Please note that the benchmark section of this article was updated after the publication due to a mistake in the evaluation script. BM42 does not outperform BM25 implementation of other vendors. Please consider BM42 as an experimental approach, which requires further research and development before it can be used in production.For the last 40 years, BM25 has served as the standard for search engin
Qdrant - Vector Database
High-Performance Vector Search at ScalePowering the next generation of AI applications with advanced, open-source vector similarity search technology.
Qdrant ベクトル検索エンジン
この記事はオープンソースのベクトル検索エンジンQdrant(クワッドラント)の使い方と類似記事検索についての前編になります。 初心者向けにコンセプトの理解を優先し、難しい用語の使用はあえて避けています。 使用するもの Qdrant オープンソースベクトル検索エンジン (Rust実装) GiNZA spaCy ドキュメントのベクトル化 livedoorニュースコーパス ライブドアのニュース記事 (株式会社ロンウィット) Python 3.10 Qdrantとは？ オープンソースのRust製ベクトル検索エンジンです。クライアントはPython SDK、REST API、gRPCで接続できます。クラウドサービス版も準備中のようです。 Qdrantを使用したデモサイトもあります。 ベクトル検索エンジンとは？ みなさんが思い浮かべる検索エンジンはキーワードを使用して検索するものでしょう。検索ボックス
GitHub - qdrant/qdrant: Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/
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はじめに ベクター検索エンジンであるQdrantの機能の解説をメモ程度に残す QdrantとOpenAI APIを利用したレコメンドシステム構築については、以下記事でより詳細を記載している [記事作成中] Qdrantとは？ Rust製のベクター検索エンジン Elasticsearchなどの全文検索エンジンと同じような検索もできるし、ベクトル検索（セマンティックサーチ）もできる 主な使い所 テキストベースのセマンティックサーチや、画像検索などで利用できる 主な用語 Qdrant特有の用語があるのでそれをまとめる collection 下記pointの集合 Elasticsearchで言うところのインデックス point vectorとpayloadを保持したレコード Elasticsearchで言うところのドキュメント vector セマンティックサーチのためのベクトル表現 詳細は、後述し
Hybrid Search Revamped - Building with Qdrant's Query API - Qdrant
Home/Articles/Hybrid Search Revamped - Building with Qdrant's Query API It’s been over a year since we published the original article on how to build a hybrid search system with Qdrant. The idea was straightforward: combine the results from different search methods to improve retrieval quality. Back in 2023, you still needed to use an additional service to bring lexical search capabilities and com
Filtering - Qdrant
FilteringWith Qdrant, you can set conditions when searching or retrieving points. For example, you can impose conditions on both the payload and the id of the point. Setting additional conditions is important when it is impossible to express all the features of the object in the embedding. Examples include a variety of business requirements: stock availability, user location, or desired price rang
オープンソースのベクターデータベースQdrantが、より正確なAIデータ検索のための純粋なベクトルベースのハイブリッド検索を開始
HomeNewsオープンソースのベクターデータベースQdrantが、より正確なAIデータ検索のための純粋なベクトルベースのハイブリッド検索を開始 高性能オープンソースベクトルデータベースであるQdrantは、最新の人工知能（AI）および検索強化生成（RAG）アプリケーション向けに、新しい純粋なベクトルベースのハイブリッド検索アプローチ「BM42」を発表しました。新しいアルゴリズムは、RAGおよびAIアプリケーション向けのテキストベースのキーワード検索機能の新世代を示し、企業顧客がキーワード検索の理解とベクトルの理解を組み合わせて、より正確な結果と低コストを実現できるようにします。 Qdrantの最高技術責任者（CTO）であるAndrey Vasnetsov氏は、BM42が以前のアルゴリズム「Best Match 25（BM25）」を基に構築されていると述べています。BM25は、1990年代
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Rust製のベクトルデータベースQdrantを試してみる | DevelopersIO
BM42: New Baseline for Hybrid Search - Qdrant
ベクター検索エンジン Qdrantでセマンティックサーチする - Qiita
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www.tomo-diary.com
anond.hatelabo.jp
saburo55.hatenablog.com
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