高级搜索

借助 Qdrant 探索下一代搜索功能，提供更智能的方式为用户提供精准、定制化的内容，从而提升交互的准确性和深度。

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语义搜索

Qdrant 优化了相似度搜索，识别与任何查询向量最接近的数据库项目，适用于推荐系统、RAG 和图像检索等应用，从而提高准确性和用户体验。

文本混合搜索

通过将密集向量嵌入与稀疏向量（例如 BM25）相结合，Qdrant 为语义搜索提供支持，从而提供上下文感知的结果，通过理解数据的深层含义超越了传统的关键词搜索。

多模态搜索

Qdrant 的能力扩展到多模态搜索，一旦向量化后，能够索引和检索各种数据形式（文本、图像、音频），从而提供全面的搜索体验。

单阶段过滤，高效实用

Qdrant 通过对有效载荷中的任何嵌套条目进行过滤，提高了搜索速度、控制能力和上下文理解。独特的架构使 Qdrant 能够避免耗时的预过滤和后过滤阶段，从而使搜索更快更准确。

了解如何开始使用 Qdrant 实现您的搜索用例

创业公司语义搜索演示

该演示通过 SentenceTransformer 和 Qdrant 展示了创业公司描述的语义搜索，比较了神经搜索与传统搜索的准确性，以实现更好的内容发现。

使用 FastEmbed 进行多模态语义搜索

本教程向您展示如何通过几行代码运行一个完整的多模态语义搜索系统，无需标注数据或训练网络。

创建一个简单的神经搜索服务

本教程向您展示如何构建和部署您自己的神经搜索服务。

使用 Qdrant 向量语义搜索进行图像分类

在本教程中，您将学习图像语义搜索引擎如何帮助诊断不同类型的皮肤疾病。

语义搜索 101

在 5 分钟内为科幻书籍构建一个语义搜索引擎。

使用 FastEmbed 创建混合搜索服务

本教程指导您使用 FastEmbed 构建和部署您自己的混合搜索服务。

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将嵌入或神经网络编码器转化为功能齐全的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等。