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Basic Qdrant Upload and Search Example

その他のソースコード

1.0.0

ダウンロード

BASIC-QDRANT-UPLOAD-AND-SEACH-EXAMPLE

QDRANTベクターデータベースをアップロードおよび検索する方法に関するコードの例

このコードが便利だと思う場合は、メインのAIアシスタントプロジェクトをチェックすることを検討してください：https：//github.com/libraryofcelsus/aetherius_aisistant

このようなコードチュートリアルが必要な場合は、githubとYouTubeで私にフォローしてください：https：//www.youtube.com/@libraryofcelsus

（チャンネルはまだ起動されていません。このような複数のスクリプトが書かれていますが、まだビデオ制作形式に取り組んでいます。発売を購読しています！）

詳細なコードチュートリアルhttps://www.libraryofcelsus.com/research/public/code-tutorials/で利用可能なドキュメント形式の形式

ウィンドウのインストール

QDRANTクラウドを使用してAPIキーとURLを対応する.txtファイルにコピーします。
QDRANTクラウドリンク：https：//qdrant.to/cloud
ローカルQDRANTサーバーを使用するには、最初にDocker：https：//www.docker.com/をインストールするには、https：//github.com/qdrant/qdrant/blob/master/quick_start.mdを参照してください。
ローカルQDRANTサーバーが実行されたら、スクリプトで自動検出する必要があります。
gitをインストールします
Python 3.10.6をインストールし、パスに追加してください
Git Bashプログラムを開きます
Gitクローンを実行： Gitクローンhttps://github.com/libraryofcelsus/basic-qdrant-upload-and-search-example
管理者としてコマンドラインを開き、 CDを使用してプロジェクトインストールフォルダーに移動します
仮想環境を作成：Python -M Venv Venv
以下を使用して仮想環境をアクティブにします。 venv scripts activate
PIPインストール-R要件を使用して要件をインストールします
.txtファイルでユーザー名とチャットボット名を編集して設定します
.txtファイルでメインプロンプトと挨拶を編集して設定します
Oobaboogaの場合： Oobabooga web-uiをインストールします。これは、githubページ（https://github.com/oobabooga/text-generation-webui）にあるワンクリックインストーラーで実行できます。次に、Web-UIを起動し、[セッション]タブに移動し、両方のAPIボックスをクリックして、[適用]をクリックして再起動します。 [モデル]タブに移動して、「thebloke/llama-2-7b-chat-gptq」または「thebloke/llama-2-13b-chat-gptq」を入力します。（CPUを使用してGMMLバージョンを使用する場合）モデルがダウンロードされたら、モデルローダーをExllamaに変更し、GPUの制限の下でGPU-SPLITパラメーターを.5GBに設定します。次に、max_seq_lenを4096に設定します。
Openaiの場合： Openai APIキーをkey_openai.txtに追加します
python script_name.pyでチャットボットを実行します