
¡Bienvenido al repositorio de tecnologías de búsqueda de vectores ! Este proyecto aloja el código y el contenido para un sitio web dedicado a explorar el mundo de las tecnologías de búsqueda de vectores. Ya sea que sea nuevo en las bases de datos vectoriales o en un experto que busca información en profundidad, este sitio web proporciona blogs, tutoriales y guías para apoyar a los desarrolladores, científicos de datos e investigadores que trabajan con soluciones de búsqueda de vectores.
El sitio web es un recurso integral sobre tecnologías de búsqueda de vectores, con:
Este sitio web es propiedad y mantenido por David Myriel , el actual director de relaciones desarrollador en QDRANT . Con años de experiencia en relaciones con desarrolladores y pasión por avanzar en las tecnologías de IA y búsqueda, David tiene como objetivo fomentar una comunidad de estudiantes e innovadores a través de esta plataforma.
/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
Para ejecutar el sitio web localmente utilizando el material MKDOC , siga estos pasos:
Clon el repositorio :
git clone https://github.com/davidmyriel/vectorsearch.git
cd vector-search-websiteInstale MKDOC y dependencias :
pip install mkdocs-materialServir el sitio localmente :
mkdocs serve Ver el sitio web :
Abra http: // localhost: 8000 en su navegador.
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si desea contribuir a este proyecto, siga estos pasos:
git checkout -b feature/your-feature-name ).git commit -m 'Add feature' ).git push origin feature/your-feature-name ).Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT . Consulte el archivo de licencia para obtener más detalles.
Para cualquier consulta, no dude en comunicarse con David Myriel en: