Qdrant — это векторная база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для эффективного хранения, управления и извлечения высокоразмерных векторных эмбеддингов. Qdrant обеспечивает быстрый и масштабируемый семантический поиск, что делает его идеальным для AI-приложений, требующих поиска по сходству, рекомендательных систем и контекстного извлечения информации.
С Qdrant вы можете:
- Хранить векторные эмбеддинги: Эффективно управлять и сохранять высокоразмерные векторы в масштабе
- Выполнять семантический поиск по сходству: Находить наиболее похожие векторы на запросный вектор в реальном времени
- Фильтровать и организовывать данные: Использовать расширенную фильтрацию для сужения результатов поиска на основе метаданных или полезной нагрузки
- Получать конкретные точки: Извлекать векторы и связанные с ними полезные нагрузки по ID
- Масштабироваться бесшовно: Обрабатывать большие коллекции и высоконагруженные рабочие нагрузки
В AACFlow интеграция с Qdrant позволяет вашим агентам взаимодействовать с Qdrant программно как часть их рабочих процессов. Поддерживаемые операции включают:
- Upsert: Вставка или обновление точек (векторов и полезных нагрузок) в коллекции Qdrant
- Search: Выполнение поиска по сходству для нахождения векторов, наиболее похожих на заданный запросный вектор, с опциональной фильтрацией и настройкой результатов
- Fetch: Получение конкретных точек из коллекции по их ID, с опциями включения полезных нагрузок и векторов
Эта интеграция позволяет вашим агентам использовать мощные возможности векторного поиска и управления, обеспечивая продвинутые сценарии автоматизации, такие как семантический поиск, рекомендации и контекстное извлечение. Подключая AACFlow к Qdrant, вы можете создавать агентов, которые понимают контекст, извлекают релевантную информацию из больших наборов данных и предоставляют более интеллектуальные и персонализированные ответы — все без управления сложной инфраструктурой.
Инструкции по использованию
Интегрируйте Qdrant в рабочий процесс. Можно выполнять upsert, поиск и получение точек.
Инструменты
qdrant_upsert_points
Вставить или обновить точки в коллекции Qdrant
Входные параметры
| Параметр | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
url | string | Да | URL экземпляра Qdrant (например, https://your-cluster.qdrant.io) |
apiKey | string | Нет | API-ключ Qdrant для аутентификации |
collection | string | Да | Имя коллекции для upsert (например, "my_collection") |
points | array | Да | Массив точек для upsert |
Выходные данные
| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
status | string | Статус операции (ok, error) |
data | object | Данные результата операции upsert |
↳ operation_id | number | ID операции для асинхронного отслеживания |
↳ status | string | Статус операции (acknowledged, completed) |
qdrant_search_vector
Искать похожие векторы в коллекции Qdrant
Входные параметры
| Параметр | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
url | string | Да | URL экземпляра Qdrant (например, https://your-cluster.qdrant.io) |
apiKey | string | Нет | API-ключ Qdrant для аутентификации |
collection | string | Да | Имя коллекции для поиска (например, "my_collection") |
vector | array | Да | Запросный вектор для поиска по сходству (например, [0.1, 0.2, 0.3, ...]) |
limit | number | Нет | Максимальное количество возвращаемых результатов (например, 10) |
filter | object | Нет | Объект фильтра Qdrant (например, \{"must": [{"key": "field", "match": {"value": "val"}}]}) |
search_return_data | string | Нет | Данные для возврата из поиска |
with_payload | boolean | Нет | Включать полезную нагрузку в ответ |
with_vector | boolean | Нет | Включать вектор в ответ |
Выходные данные
| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
status | string | Статус операции (ok, error) |
data | array | Результаты векторного поиска с ID, оценкой, полезной нагрузкой и опциональными векторными данными |
↳ id | string | ID точки (целое число или строка UUID) |
↳ version | number | Номер версии точки |
↳ score | number | Оценка сходства |
↳ payload | json | Данные полезной нагрузки точки (пары ключ-значение) |
↳ vector | json | Вектор(ы) точки — одиночный массив или объект именованных векторов |
↳ shard_key | string | Ключ шардирования для маршрутизации |
↳ order_value | number | Значение порядка для сортировки |
qdrant_fetch_points
Получить точки по ID из коллекции Qdrant
Входные параметры
| Параметр | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
url | string | Да | URL экземпляра Qdrant (например, https://your-cluster.qdrant.io) |
apiKey | string | Нет | API-ключ Qdrant для аутентификации |
collection | string | Да | Имя коллекции для получения (например, "my_collection") |
ids | array | Да | Массив ID точек для получения (например, ["id1", "id2"] или [1, 2]) |
fetch_return_data | string | Нет | Данные для возврата из получения |
with_payload | boolean | Нет | Включать полезную нагрузку в ответ |
with_vector | boolean | Нет | Включать вектор в ответ |
Выходные данные
| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
status | string | Статус операции (ok, error) |
data | array | Полученные точки с ID, полезной нагрузкой и опциональными векторными данными |
↳ id | string | ID точки (целое число или строка UUID) |
↳ payload | json | Данные полезной нагрузки точки (пары ключ-значение) |
↳ vector | json | Вектор(ы) точки — одиночный массив или объект именованных векторов |
↳ shard_key | string | Ключ шардирования для маршрутизации |
↳ order_value | number | Значение порядка для сортировки |