高级搜索

通过 Qdrant 深入探索下一代搜索功能，它提供了一种更智能的方式来向用户提供精确和定制化的内容，提高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，识别数据库中与任何查询向量最接近的项目，用于推荐系统、RAG 和图像检索等应用，提高了准确性和用户体验。

文本混合搜索

通过将密集向量嵌入与稀疏向量（例如 BM25）结合，Qdrant 支持语义搜索，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，即可索引和检索各种数据形式（文本、图像、音频），从而实现全面的搜索体验。

单阶段过滤，效果显著

Qdrant 通过对我们负载中的任何嵌套条目进行过滤，增强了搜索速度、控制和上下文理解。独特的架构使 Qdrant 能够避免昂贵的预过滤和后过滤阶段，使搜索更快、更准确。

了解如何开始使用 Qdrant 来满足您的搜索用例

初创公司语义搜索演示

该演示通过 SentenceTransformer 和 Qdrant 展示了初创公司描述的语义搜索，比较了神经搜索的准确性与传统搜索在内容发现方面的优势。

使用 FastEmbed 进行多模态语义搜索

本教程向您展示如何用几行代码运行一个合适的多模态语义搜索系统，而无需标注数据或训练您的网络。

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病。

语义搜索 101

在 5 分钟内为科幻小说构建一个语义搜索引擎。

使用 FastEmbed 创建混合搜索服务

本教程将指导您使用 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成熟的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等。