跳转到主要内容

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.textin.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
Qdrant

Qdrant 是一个向量相似性搜索引擎，它提供可用于生产环境的服务。 xParse支持 Qdrant Local、 Qdrant client-sever 以及 Qdrant Cloud的连接。

​
参数说明

参数类型必填说明
typestring是固定为 "qdrant"
urlstring是Qdrant 的连接地址，如http://localhost:6333
collection_namestring是集合（Collection）名称
dimensioninteger是向量维度，必须与 embed 模型维度一致（当前为 1024）
api_keystring否Qdrant Cloud API Key
prefer_grpcboolean否是否优先使用 gRPC（默认 False）

​
如何获取 Qdrant Cloud 鉴权参数

  1. 注册 Qdrant Cloud 账号：
  2. 创建集群：
    • 在 Qdrant Cloud 控制台创建新的集群
    • 选择合适的地域和规格
    • 等待集群创建完成
  3. 获取连接信息：
    • 在集群详情页查看”连接地址”（Endpoint）
    • 格式：https://xxxxxxxxx.xxxxx.xxxxx.cloud.qdrant.io
  4. 获取 API Key：
    • 进入”API Keys”页面
    • 创建新的 API Key 或使用现有 Key
    • 保存 API Key 值（注意：API Key 只显示一次，请妥善保存）
  5. 创建集合（可选）：
    • xParse client 会自动创建集合，但您也可以预先在控制台创建
    • 确保集合的向量维度与 embed 模型一致（1024 维）
    • xParse client 需要使用 record_id 索引，如果该索引不存在会静默创建

​
配置示例

from xparse_client import QdrantDestination

destination = QdrantDestination(
    url='https://xxxxxxxxx.xxxxx.xxxxx.cloud.qdrant.io',  # Qdrant Cloud 连接地址
    collection_name='my_collection',      # 集合名称
    dimension=1024,                      # 向量维度
    api_key='your-qdrant-api-key'        # Qdrant Cloud API Key
)

​
使用示例

from xparse_client import QdrantDestination, Pipeline

destination = QdrantDestination(
    url='https://xxxxxxxxx.xxxxx.xxxxx.cloud.qdrant.io',
    collection_name='my_collection',
    dimension=1024,
    api_key='your-qdrant-api-key'
)

# ... 其他配置

pipeline = Pipeline(
    source=source,
    destination=destination,
    # ...其他配置
)
pipeline.run()

​
数据 Schema

字段名类型说明
idVARCHAR(128)元素唯一标识符（主键）
vectorsFLOAT_VECTOR(1024)向量嵌入（1024 维）
textVARCHAR(65535)元素文本内容
record_idVARCHAR(128)记录 ID
metadataJSON元数据信息（动态字段）

​
向量检索示例

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Filter, FieldCondition, MatchValue

client = QdrantClient(
    url='https://xxxxxxxxx.xxxxx.xxxxx.cloud.qdrant.io',
    api_key='your-qdrant-api-key'
)

query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, ...]  # 1024 维向量

search_result = client.query_points(
    collection_name="test_collection",
    query=query_vector,
    query_filter=Filter(
        must=[FieldCondition(key="city", match=MatchValue(value="London"))]
    ),
    with_payload=True,
    limit=3,
).points

print(search_result)

​
参考文档