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Qdrant基础课程

    Qdrant基础

    100%

    课程概述
    第0天:设置与第一步
      Qdrant云设置
      实现基本向量搜索
      项目:构建你的第一个向量搜索系统
    第1天:向量搜索基础
      点、向量和负载
      距离度量
      文本分块策略
      演示:语义电影搜索
      项目:构建语义搜索引擎
    第2天:索引与性能
      HNSW索引基础
      结合向量搜索和过滤
      演示:HNSW性能调优
      项目:HNSW性能基准测试
    第3天:混合搜索
      稀疏向量和倒排索引
      演示:使用稀疏向量进行关键词搜索
      混合搜索和通用查询API
      演示:实现混合搜索系统
      项目:构建混合搜索引擎
    第4天:优化与扩展
      向量量化方法
      通过重新评分恢复准确性
      大规模数据摄取
      项目:量化性能优化
    第5天:高级API
      用于后期交互模型的多向量
      通用查询API
      演示:用于混合检索的通用查询
      项目:构建推荐系统
    第6天:最终项目 - 构建生产级搜索引擎
      最终项目:生产就绪的文档搜索引擎
      课程完成与下一步
    第7天:合作伙伴生态系统集成(奖励)
      与Haystack集成
      与Unstructured.io集成
      与Tensorlake集成
      与Superlinked集成
      与LlamaIndex集成
      与Quotient集成
      与Camel AI集成
      与Jina AI集成
    Qdrant基础认证
      Qdrant基础常见问题
        • 课程
        • 要点
        • 第7天:合作伙伴生态系统集成(奖励)
        Calendar 第7天

        合作伙伴生态系统集成(奖励)

        探索 Qdrant 生态系统,了解如何与领先的 AI 和数据平台集成。


        合作伙伴集成概述

        了解 Qdrant 生态系统和集成策略。

        ➡️ 合作伙伴集成


        选择您的集成

        Icon
        Haystack
        使用 Qdrant 构建端到端的代理管道
        Icon
        Tensorlake
        构建具有向量能力的可扩展数据湖
        Icon
        LlamaIndex
        为复杂的企业文档构建代理工作流
        Icon
        Unstructured.io
        处理和向量化任何格式的文档
        Icon
        Quotient
        使用向量数据进行高级分析
        Icon
        Superlinked
        高级向量特征工程
        Icon
        Camel AI
        使用多智能体系统进行代理 RAG
        Icon
        Jina AI
        使用 Qdrant 进行高级多模态嵌入
        继续下一步

        本页内容

        • 合作伙伴生态系统集成(奖励)
          • 合作伙伴集成概述
          • 选择您的集成
        © 2025 Qdrant。
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