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关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：qdrant
实用提示：有人读了我的关于ROE的文章，进而开发出了GraphRAG引擎
《实用笔记》操作指南：有人读了我的关于ROE的文章后开发出了GraphRAG引擎——为采用该模式的团队提供相关合同、检查清单以及可直接使用的代码模板。
阅读约 7 分钟基于Kubernetes和Qdrant设计可移植的多租户语义搜索系统。
语义搜索平台如何利用Kubernetes实现可移植性及租户感知路由，从而确保其向量数据库可被替换且工作负载相互隔离。
阅读约 6 分钟基于 Python、Qdrant、fastembed 和 Gemini 的本地 RAG 流水线
一个用 Python 实现的小型 RAG 流程：将本地文档分割成块，使用 fastembed 在离线环境下嵌入这些文档，将向量存储在 Qdrant 中，最后通过命令行界面利用 Gemini 回答问题。
阅读约 6 分钟基于Qdrant的LangGraph语义智能体记忆与跨线程检索机制
利用 Qdrant 为 LangGraph 智能体提供长期记忆功能：嵌入用户信息，跨线程 ID 进行检索，并通过负载过滤器实现多租户隔离。
阅读约 10 分钟基于 Agno Teams 的智能 RAG：查询重写、反馈循环与 Qdrant
由 Agno 团队构建的智能 RAG 系统：一名协调员负责重写查询，一名审核员负责循环检索，答案仅来自 Qdrant 混合搜索中经过审批的上下文。
阅读约 22 分钟基于LangExtract、Neo4j、Qdrant和Ollama构建的完全本地化GraphRAG流程
在本地模型上构建GraphRAG：使用LangExtract提取实体，将其存储在Neo4j中，然后在Qdrant中进行索引，最终通过子图扩展获得基于图的答案。
阅读约 39 分钟通过Qdrant的多向量技术与句子隔离功能，将RAG的标记使用量减少67%。
一种基于法律信息检索的RAG处理流程，它在Qdrant内部利用ColBERT重新排序，筛选出匹配的句子，并以一定的延迟为代价实现67.1%的标记数量削减。
阅读约 8 分钟利用RAG技术基于央行PDF文档构建的引用式问答系统
基于季度央行报告构建的实操型RAG系统：数据导入、基于时间新鲜度的检索、引用答案，以及开发过程中遇到的实际问题。
阅读约 8 分钟使用 LiveKit、Qdrant 和 MLflow 构建语音 RAG 智能体
使用 LiveKit、LlamaIndex 和 Qdrant 构建一个语音转语音的抵押贷款助手，通过 MLflow 中的 OpenTelemetry 追踪功能记录每一轮检索及大语言模型处理步骤。
阅读约 46 分钟