此演示利用预训练的 SentenceTransformer 模型对初创公司描述执行语义搜索，将其转换为向量供 Qdrant 引擎使用。

输入查询，了解神经搜索与传统全文搜索的对比，并可选择开启或关闭神经搜索进行直接比较。

通过我们的演示，使用送餐服务数据探索个性化用餐推荐。喜欢或不喜欢菜肴照片，以根据视觉吸引力优化建议。

过滤选项允许在您的配送区域内选择餐厅，根据您的偏好定制用餐体验。

通过我们的演示，发现向量数据库在电子商务中的强大功能。只需输入产品名称，即可观看我们的多语言模型如何智能地对其进行分类。您看到的点代表产品集群，突显了我们系统高效的分类能力。

语义搜索不仅适用于自然语言。通过结合两个模型的结果，Qdrant 能够精确定位到相关代码片段的行。