Posts
All the articles I've posted.
-
Qdrant Async API — Python 비동기 벡터 검색 클라이언트 활용
Qdrant의 Python AsyncQdrantClient를 활용한 비동기 벡터 검색을 정리한다. FastAPI/Quart 환경에서의 비동기 CRUD, gRPC 비동기 통신, 동시성 성능 향상 전략을 다룬다.
-
Qdrant + LangChain 연동 — 벡터 스토어와 Retriever 설정 가이드
langchain-qdrant 모듈로 Qdrant를 LangChain 벡터 스토어로 활용하는 방법을 정리한다. Dense/Sparse/Hybrid 검색 설정, 메타데이터 필터링, Retriever 변환, 임베딩 모델 연동을 다룬다.
-
Qdrant Optimizer — 세그먼트 병합과 인덱스 자동 최적화
Qdrant의 자동 최적화(Optimizer) 기능을 정리한다. 세그먼트 병합, 디스크 공간 회수, HNSW 인덱스 자동 생성, Proxy Segment와 Copy-On-Write 전략에 의한 무중단 최적화를 다룬다.
-
Qdrant 하이브리드 검색 + ColBERT 재랭킹 구현 가이드
Qdrant에서 Dense, Sparse, Late-Interaction 임베딩을 한 컬렉션에 저장하고 하이브리드 검색 후 ColBERT로 재랭킹하는 전 과정을 정리한다. Python 예시 코드와 함께 다룬다.