Tag: Qdrant
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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.
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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.
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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.
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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.