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Hugging Face 데이터셋을 Qdrant에 로드하고 검색하기
Hugging Face에 공개된 사전 임베딩 데이터셋을 Qdrant에 로드하여 즉시 벡터 검색을 실습하는 방법을 정리한다. arxiv-titles 데이터셋 예시로 대규모 벡터 업로드와 검색 과정을 다룬다.
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Qdrant Multivector Reranking — ColBERT 멀티벡터 저비용 운용 전략
Qdrant에서 ColBERT 같은 Late-Interaction 모델의 멀티벡터를 효율적으로 운용하는 방법을 정리한다. RAM 절감, 삽입 지연 최소화, 2단계 검색(oversample + rescore) 전략을 다룬다.
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Qdrant Payload — 벡터에 메타데이터 저장하고 필터링하기
Qdrant의 Payload 기능을 정리한다. 벡터에 JSON 형태의 부가 정보를 저장하고, 텍스트/숫자/날짜/위치 등 다양한 타입을 활용한 필터링과 패싯 검색 구현 방법을 다룬다.
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Qdrant Points — 벡터 데이터 CRUD와 Payload 필터링 가이드
Qdrant의 핵심 데이터 단위인 포인트(Point)를 정리한다. 벡터와 페이로드를 포함하는 레코드의 생성, 조회, 수정, 삭제(CRUD) 연산과 배치 업서트, 스크롤 API 사용법을 다룬다.