vectorsearch
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Willkommen im Repository Vector Search Technologies Repository! In diesem Projekt wird der Code und Inhalt für eine Website gehostet, die sich der Erkundung der Welt der Vektor -Suchtechnologien widmet. Unabhängig davon, ob Sie neu in Vector-Datenbanken sind oder ein Experte, der detaillierte Erkenntnisse anstrebt, enthält diese Website Blogs, Tutorials und Führer, um Entwickler, Datenwissenschaftler und Forscher mit Vector-Suchlösungen zu unterstützen.
Die Website ist eine umfassende Ressource zu Vektor -Suchtechnologien mit:
Diese Website gehört und wird von David Myriel , dem derzeitigen Direktor der Entwicklerbeziehungen bei QDRant , gehalten und verwaltet. Mit jahrelangen Erfahrung in Entwicklerbeziehungen und einer Leidenschaft für die Förderung von KI- und Suchtechnologien möchte David eine Gemeinschaft von Lernenden und Innovatoren durch diese Plattform fördern.
/docs
/blog # Blog posts (Markdown files)
/tutorials # Tutorials and sample code
/guides # Comprehensive guides on vector search
/assets # Static assets (images, CSS, JS)
/mkdocs.yml # MkDocs configuration file
Folgen Sie die folgenden Schritte, um die Website lokal mit MKDOCS -Material auszuführen:
Klonen Sie das Repository :
git clone https://github.com/davidmyriel/vectorsearch.git
cd vector-search-websiteInstallieren Sie MKDOCs und Abhängigkeiten :
pip install mkdocs-materialServieren Sie die Website vor Ort :
mkdocs serve Sehen Sie sich die Website an :
Öffnen Sie http: // localhost: 8000 in Ihrem Browser.
Beiträge sind willkommen! Wenn Sie zu diesem Projekt beitragen möchten, befolgen Sie bitte die folgenden Schritte:
git checkout -b feature/your-feature-name ).git commit -m 'Add feature' ).git push origin feature/your-feature-name ).Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in der Lizenzdatei.
Bei Anfragen können Sie sich gerne an David Myriel wenden unter:
