
Bem -vindo ao repositório de tecnologias de pesquisa vetorial ! Este projeto hospeda o código e o conteúdo de um site dedicado a explorar o mundo das tecnologias de pesquisa vetorial. Se você é novo nos bancos de dados vetoriais ou um especialista que busca informações detalhadas, este site fornece blogs, tutoriais e guias para apoiar desenvolvedores, cientistas de dados e pesquisadores que trabalham com soluções de pesquisa vetorial.
O site é um recurso abrangente sobre tecnologias de busca de vetores, apresentando:
Este site é de propriedade e mantido por David Myriel , atual diretor de relações com desenvolvedores da QDRANT . Com anos de experiência em relações com desenvolvedores e uma paixão pelo avanço da IA e às tecnologias de busca, David pretende promover uma comunidade de alunos e inovadores por meio dessa 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 executar o site localmente usando o material MKDOCS , siga estas etapas:
Clone o repositório :
git clone https://github.com/davidmyriel/vectorsearch.git
cd vector-search-websiteInstale Mkdocs e dependências :
pip install mkdocs-materialSirva o site localmente :
mkdocs serve Veja o site :
Abra http: // localhost: 8000 no seu navegador.
As contribuições são bem -vindas! Se você quiser contribuir com este projeto, siga estas etapas:
git checkout -b feature/your-feature-name ).git commit -m 'Add feature' ).git push origin feature/your-feature-name ).Este projeto está licenciado sob a licença do MIT . Consulte o arquivo de licença para obter mais detalhes.
Para qualquer pergunta, fique à vontade para chegar a David Myriel em: