文档
构建原型

示例

端到端代码示例	描述	技术栈
使用 LlamaIndex 实现多租户	在 LlamaIndex 中处理来自多个用户的数据。	Qdrant, Python, LlamaIndex
实现 Cohere RAG 的自定义连接器	将存储在 Qdrant 中的数据引入 Cohere RAG	Qdrant, Cohere, FastAPI
用于互动学习的聊天机器人	构建一个用于互动学习的私有 RAG 聊天机器人	Qdrant, Haystack, OpenShift
信息提取引擎	构建一个私有 RAG 信息提取引擎	Qdrant, Vultr, DSPy, Ollama
员工入职系统	构建一个用于员工入职的 RAG 系统	Qdrant, Cohere, LangChain
合同管理系统	构建一个区域特定的合同管理 RAG 系统	Qdrant, Aleph Alpha, STACKIT
客户支持问答系统	构建一个用于 AI 客户支持的 RAG 系统	Qdrant, Cohere, Airbyte, AWS
对 PDF 文档进行混合搜索	开发一个用于产品 PDF 手册的混合搜索系统	Qdrant, LlamaIndex, Jina AI
博客阅读 RAG 聊天机器人	在 Scaleway 上使用 LangChain 开发一个基于 RAG 的聊天机器人	Qdrant, LangChain, GPT-4o
电影推荐系统	使用 LlamaIndex 和 JinaAI 构建电影推荐系统	Qdrant
GraphRAG 智能体	使用 Neo4J 和 Qdrant 构建 GraphRAG 智能体	Qdrant, Neo4j

Notebooks

我们的 Notebooks 提供了复杂的说明，并配有详细的解释。请跟着代码尝试，充分利用每个示例。

示例	描述	技术栈
语义搜索和推荐系统简介	学习如何开始构建语义搜索和推荐系统。	Qdrant
搜索和推荐报纸文章	使用文本数据开发新闻文章的语义搜索和推荐引擎。	Qdrant
歌曲推荐系统	使用 Qdrant 开发基于音频嵌入的音乐推荐引擎。	Qdrant
皮肤状况图像比较系统	使用 Qdrant 比较带有代表不同皮肤疾病标签的复杂图像。	Qdrant
使用 LlamaIndex 的问答系统	结合 Qdrant 和 LlamaIndex 创建一个自我更新的问答系统。	Qdrant, LlamaIndex, Cohere
抽取式问答系统	直接从上下文中提取答案，以生成高度相关的答案。	Qdrant
电商反向图像搜索	接受图像作为搜索查询，以获得语义上合适的答案。	Qdrant
基础 RAG	使用 Qdrant 和 OpenAI SDKs 的基础 RAG 流程。	OpenAI, Qdrant, FastEmbed

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