vectorsearch

vectorearch.tech

欢迎来到矢量搜索技术存储库！该项目托管了一个专门探索向量搜索技术世界的网站的代码和内容。无论您是媒体数据库的新手还是寻求深入见解的专家，该网站都提供博客，教程和指南，以支持开发人员，数据科学家以及使用矢量搜索解决方案的研究人员。

网站概述

该网站是有关向量搜索技术的全面资源，其中包括：

• 博客文章：有关趋势，创新和该领域最佳实践的发人深省的文章。
• 教程：动手教程，可帮助您构建和优化向量搜索应用程序。
• 指南：使用向量搜索数据库解决现实世界挑战的分步说明。

关于作者

该网站由QDRANT的现任开发人员关系总监David Myriel拥有和维护。凭借多年的开发人员关系经验以及对推进AI和搜索技术的热情，David旨在通过这个平台来培养学习者和创新者社区。

存储库结构

 /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

如何用MKDOCS材料本地运行

要使用MKDOCS材料在本地运行网站，请按照以下步骤：

1. 克隆存储库：

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

2. 安装MKDOC和依赖项：

   pip install mkdocs-material

3. 在本地服务该网站：

   mkdocs serve

4. 查看网站：
   打开http：// localhost：8000在您的浏览器中。

贡献

欢迎捐款！如果您想为此项目做出贡献，请按照以下步骤操作：

1. 分叉存储库。
2. 创建一个新的分支（ git checkout -b feature/your-feature-name ）。
3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add feature' ）。
4. 推开分支（ git push origin feature/your-feature-name ）。
5. 打开拉动请求。

？执照

该项目已根据MIT许可获得许可。有关更多详细信息，请参见许可证文件。

？接触

对于任何查询，请随时与David Myriel接触：

• LinkedIn ：David Myriel