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Connectors for using Qdrant as a vector database across local, Docker, or cloud environments.
Distinct from Vector Stores: Distinct from Vector Stores: specifically targets the Qdrant engine's deployment modes and API.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching data & databases · Qdrant Integrations. Refine with filters or upvote what's useful.
WasmEdge is an extensible WebAssembly runtime that executes WebAssembly bytecode in a secure sandbox for cloud, edge, and embedded applications. It functions as a multi-language compiler, compiling applications written in Rust, JavaScript, Go, and Python into WebAssembly bytecode for sandboxed execution, and as a server-side JavaScript runtime that runs JavaScript programs with ES6 modules, NPM packages, and Node.js-compatible APIs. The runtime also serves as an AI inference runtime, executing AI models from JavaScript using WASI-NN plug-ins for inference tasks on personal devices and edge har
Connects to Qdrant vector databases from within WebAssembly applications using a Rust driver.
Testcontainers for .NET 是一个 Docker 测试库和集成测试框架,旨在管理一次性容器的生命周期。它提供高级抽象作为 Docker API 包装器来配置临时基础设施,用真实的数据库、消息队列和搜索引擎实例替换 Mock,以确保隔离且可重现的测试环境。 该项目的特色在于构建器-配置-容器模式和动态端口绑定机制,可防止并发测试执行期间的冲突。它通过虚拟网络编排和网络别名实现可靠的服务间通信,并通过针对 HTTP 端点和 TCP 端口的基于轮询的就绪检查确保服务可用性。 该库为关系型、NoSQL 和向量数据库以及消息代理和云服务模拟器提供了专门的模块。其功能范围扩展到容器镜像配置、日志收集和网络状况模拟,以验证系统弹性。 它通过标准化的环境变量和配置文件支持连接到本地和远程 Docker 运行时。
Manages the lifecycle of Qdrant vector database containers and provides API connection strings.
Chonkie 是一个专为检索增强生成 (RAG) 流水线设计的文本分块库。它充当语义文本分割器和 RAG 数据摄取流水线,将原始文本转换为嵌入片段,以便存储在向量数据库中。 该项目通过专门的分割策略脱颖而出,包括用于保留源代码逻辑边界的基于 AST 的代码分割器,以及使用嵌入模型根据语义确定边界的语义文本分割器。它还提供了一个向量数据库摄取器,用于自动化生成嵌入并将其导出到各种存储中。 该库涵盖了广泛的功能,包括通过 OCR 和 Markdown 提取进行文档解析,多种分割方法(如基于 Token 计数和分层分割),以及通过可重用流水线进行工作流编排。它支持多种向量存储集成,包括 Qdrant、Milvus、Weaviate 和 Elasticsearch,以及将数据导出为 JSON 和 Hugging Face 数据集。 用户可以通过命令行界面执行这些操作,或将系统部署为容器化的 API 服务。
Embeds text segments and stores them directly into Qdrant vector collections.
AdalFlow 是一个自主 AI 代理框架和 LLM 应用库,旨在构建模块化工作流。它作为一个模型无关的接口和 RAG 流水线编排器,允许用户开发 ReAct 代理,利用迭代推理和外部工具执行来解决复杂任务。 该项目通过一个提示词优化系统脱颖而出,该系统使用文本梯度下降自动优化提示词模板和少样本示例。它将模型反馈视为可微分信号,实现了一种 LLM 反向传播形式,从而根据评估指标迭代提高输出质量。 该框架涵盖了广泛的功能面,包括带有语义向量搜索和重排序的检索增强生成、用于可观测性的基于跨度的执行追踪,以及模式驱动的结构化解析。它为众多专有和开源模型提供商提供了统一的通信层,并支持将 Python 函数转换为标准化的工具接口。 该系统使用 Python 实现,并与 MLflow 集成以进行工作流跟踪和分析。
Integrates with Qdrant to query collections using vector embeddings and filters for document retrieval.
Langroid is a multi-agent orchestration framework and tool integration suite designed for building complex AI applications. It serves as a multi-modal integration layer that connects diverse local and remote language models with an agentic retrieval-augmented generation system. The project distinguishes itself through a collaborative message-exchange paradigm, allowing specialized agents to delegate tasks hierarchically and coordinate via structured communication. It features an advanced state management system for conversational AI, including the ability to rewind and prune conversation hist
Persists embeddings in a Qdrant database across local, Docker, or cloud environments.