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Vectorsearch.tech

Vector Search Technologiesリポジトリへようこそ！このプロジェクトでは、ベクター検索テクノロジーの世界を探索することに専念するウェブサイトのコードとコンテンツをホストしています。ベクターデータベースを初めて使用するか、詳細な洞察を求めている専門家であろうと、このWebサイトは、ベクター検索ソリューションを使用して開発者、データサイエンティスト、および研究者をサポートするためのブログ、チュートリアル、およびガイドを提供します。

ウェブサイトの概要

このウェブサイトは、ベクター検索テクノロジーに関する包括的なリソースであり、以下を特徴としています。

• ブログの投稿：この分野でのトレンド、革新、ベストプラクティスに関する考えさせられる記事。
• チュートリアル：ベクター検索アプリケーションの構築と最適化に役立つ実践的なチュートリアル。
• ガイド：ベクトル検索データベースを使用して実際の課題を解決するための段階的な指示。

著者について

このウェブサイトは、 QDRANTの開発者関係の現在のディレクターであるDavid Myrielが所有および維持しています。開発者関係の長年の経験と、AIと検索テクノロジーを促進することへの情熱を備えたDavidは、このプラットフォームを通じて学習者とイノベーターのコミュニティを育成することを目指しています。

リポジトリ構造

 /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

MKDOCS素材でローカルに実行する方法

MKDOCS資料を使用してローカルにWebサイトを実行するには、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/davidmyriel/vectorsearch.git
   cd vector-search-website

2. MKDOCと依存関係をインストールします。

   pip install mkdocs-material

3. サイトをローカルに提供してください：

   mkdocs serve

4. ウェブサイトを見る：
   http：// localhost：ブラウザで8000を開きます。

貢献

貢献は大歓迎です！このプロジェクトに貢献したい場合は、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします。
2. 新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature/your-feature-name ）。
3. 変更をコミットします（ git commit -m 'Add feature' ）。
4. ブランチを押してください（ git push origin feature/your-feature-name ）。
5. プルリクエストを開きます。

？ライセンス

このプロジェクトは、 MITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。

？接触

お問い合わせについては、次のようなDavid Myrielにお気軽にご連絡ください。

• LinkedIn ：David Myriel