qd
- Almacenar embeddings vectoriales: Gestionar y persistir vectores de alta dimensionalidad de manera eficiente y a escala
- Realizar búsquedas de similitud semántica: Encontrar los vectores más similares a un vector de consulta en tiempo real
- Filtrar y organizar datos: Utilizar filtrado avanzado para refinar los resultados de búsqueda basados en metadatos o payload
- Obtener puntos específicos: Recuperar vectores y sus payloads asociados por ID
- Escalar sin problemas: Manejar grandes colecciones y cargas de trabajo de alto rendimiento
- Upsert: Insertar o actualizar puntos (vectores y cargas útiles) en una colección de Qdrant
- Search: Realizar búsquedas de similitud para encontrar vectores más similares a un vector de consulta dado, con filtrado opcional y personalización de resultados
- Fetch: Recuperar puntos específicos de una colección por sus IDs, con opciones para incluir cargas útiles y vectores
Instrucciones de uso
Integra Qdrant en el flujo de trabajo. Puede insertar, buscar y recuperar puntos. Requiere clave API.Herramientas
qdrant_upsert_points
Insertar o actualizar puntos en una colección de Qdrant
Entrada
Salida
qdrant_search_vector
Buscar vectores similares en una colección de Qdrant
Entrada
Salida
qdrant_fetch_points
Obtener puntos por ID desde una colección de Qdrant
Entrada
Salida
Notas
- Categoría:
tools - Tipo:
qdrant
