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목록vector db #벡터 데이터베이스 #qdrant #컬렉션 #벡터 검색 워크플로우 #python #파이썬 (1)

아톨러브

벡터DB, Qdrant를 활용한 벡터 검색 워크플로우 정리

세 가지 Python 코드는 Qdrant 벡터 데이터베이스를 활용한 기본적인 벡터 검색 워크플로우를 보여줍니다. 각 코드가 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체적인 흐름은 어떻게 되는지 상세히 정리합니다.전체 워크플로우 개요이 세 가지 코드는 다음과 같은 순서로 실행되어야 하며, 각기 다른 역할을 수행합니다.첫 번째 코드: Qdrant에 벡터를 저장할 **컬렉션(Collection)**을 생성합니다.두 번째 코드: OpenAI 임베딩 모델을 사용하여 텍스트를 벡터로 변환한 후, 이 벡터들을 생성된 컬렉션에 **삽입(Upsert)**합니다.세 번째 코드: 새로운 텍스트를 벡터로 변환한 후, 이 쿼리 벡터와 가장 유사한 벡터들을 컬렉션에서 **검색(Query)**합니다.이 과정은 RAG(Retrieval Aug..
AI, 클라우드, 문서, 자동화 2025. 7. 20. 19:29
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