Documentation Embedding

Documentation intégrée

Cet outil fournit un moyen rapide et efficace de convertir le texte en incorporations vectorielles et de les stocker dans le moteur de recherche QDrant. Construit avec de la rouille, cet outil est conçu pour gérer les grands ensembles de données et fournir des résultats de recherche rapides.

Caractéristiques

• Convertir le texte en incorporations de vecteur à l'aide de bibliothèques d'IA populaires telles que Chatgpt, Bert ou FastText
• Stockez les incorporations de vecteur dans le moteur de recherche QDrant pour une recherche rapide et efficace
• Utilisez une API REST pour interroger le moteur de recherche et récupérer des textes ou des documents similaires

Organigramme

 organigramme
    client ((client))
    backend ((backend))
    moteur [(moteur d'intégration vectoriel)]]
    AI ((modèle d'intégration OpenAI))

    Client -> | 1. Demande | backend
    backend -> | 2. Demande | IA
    Ai -> | 3. Vector | backend
    serveur de sous-graphes
    backend -> | 4. Vector | moteur
    backend -> | 5. Demande | moteur
    moteur -> | 6. Le plus proche | backend
    fin
    backend -> | 7. Réponse | client

Paramètres

• Qdrant (voici un modèle pour l'utilisation de Docker)
• Rouiller