Base de Données Vectorielle Qdrant

Ce projet démontre la configuration et l'utilisation de Qdrant, une base de données vectorielle open-source haute performance conçue pour applications qui travaillent avec embeddings. Qdrant permet recherches de similarité efficaces et prend en charge solutions alimentées par IA comme systèmes de recommandation, recherche sémantique et clustering. Le projet inclut déploiement local utilisant Docker, intégration client Python, gestion de collections, stockage vectoriel et opérations de recherche de similarité. Il fournit exemples pratiques et documentation pour travailler avec embeddings vectoriels dans environnement local, incluant création de collections, opérations upsert vectorielles, recherche de similarité k-NN et capacités de filtrage de métadonnées.