Haystack

Haystack 是一个全面的NLP框架，它提供了一种模块化的方法来构建尖端的生成式AI、问答和语义知识库搜索系统。在当代的NLP系统中，一个关键要素是用于存储和检索大量文本数据的高效数据库。向量数据库在这方面表现出色，因为它们存储文本的向量表示并实现了快速检索的有效方法。因此，我们很高兴地宣布与Haystack集成——QdrantDocumentStore。这个文档存储是独一无二的，因为它由Qdrant团队独立维护。

新的文档存储作为一个独立的软件包，可以独立于Haystack进行更新

pip install qdrant-haystack

QdrantDocumentStore 支持 Qdrant Python客户端中所有可用的配置属性。如果你想自定义底层使用的集合的默认配置，你可以在创建QdrantDocumentStore实例时提供这些设置。例如，如果你想启用标量量化，你可以按以下方式操作

from qdrant_haystack.document_stores import QdrantDocumentStore
from qdrant_client import models

document_store = QdrantDocumentStore(
    ":memory:",
    index="Document",
    embedding_dim=512,
    recreate_index=True,
    quantization_config=models.ScalarQuantization(
        scalar=models.ScalarQuantizationConfig(
            type=models.ScalarType.INT8,
            quantile=0.99,
            always_ram=True,
        ),
    ),
)

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