qdrant

.net AI开发05 第九章新增 RAG 文档处理后台服务 RagWorker 及核心流程前言：本项目聚焦企业级AI助理系统升级，融合数据分析与MCP集成，完善前后端可视化能力，实现AI Copilot“数据分析（Text-to-SQL）”全链路功能，支持多数据源自动发现、安全SQL执行及数据可视化呈现，同时扩展Agent工作流与插件系统，优化数据库结构，新增MCP Server动态接入及插件桥接机制，升级Vue 3前端聊天应用，实现流式对话、审批流等功能全覆盖；该系统采用分层架构设计，构建智能体交互、知识中枢（RAG）、数据分析（NL2SQL）及工具调用（MCP）三大核心模块，可高效支撑自然

程序猿-瑞瑞

深入探索Qdrant（包含实战案例）Qdrant (发音类似 “Quadrant”) 是目前向量数据库领域增长最快、口碑最好的开源项目之一。

一个帅气昵称啊

.Net优雅实现AI知识库基于Ollama模型，Qdrant作为向量数据库实现RAG流程AI检索增强使用Ollama作为本地LLM推理引擎，Qdrant作为向量数据库，结合Semantic Kernel实现RAG流程。架构分为文档处理、向量存储、检索增强三个核心模块。

Go-qdrant-API开启客服系统新模式最近算法后台更化成了go语言的，整理了一些关于向量数据库的接口函数，有需要的可以借鉴，目前已经整理的是我在开发客服系统一用到的，为用到的暂时没有写。

RAG系统架构设计中的向量数据库选型：从原理到企业级实践目录摘要一、向量数据库：RAG系统的“记忆引擎”1.1 为什么向量数据库是RAG的关键基础设施？1.2 向量数据库核心技术原理

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在.NET中使用RAG检索增强AI基于Qdrant的矢量化数据库推荐参考NetCoreKevin框架的使用案例，这是一个.NET Core项目，提供了AI和矢量化数据库集成的示例。项目地址如下：

向量库Qdrant vs Milvus 系统详细对比

Qdrant Filtering：must / should / must_not 全解析（含 Python 实操）在向量搜索中，过滤（Filtering）是保证结果精准性和业务契合度的关键手段。Qdrant 的过滤机制不仅能在向量相似度检索的基础上叠加结构化条件，还提供了灵活的布尔逻辑组合，让我们可以像写数据库查询一样，精准控制搜索范围。

一包烟电脑面前做一天

RAG实现：.Net + Ollama + Qdrant 实现文本向量化，实现简单RAG本文使用.Net + Ollama + 向量数据库Qdrant，实现简单RAG，代码仅实现基本演示功能。

一包烟电脑面前做一天

.Net + Qdrant 使用Microsoft.ML.OnnxRuntime调用本地大模型实现文本向量化，实现简单RAG本文使用.Net + 向量数据库Qdrant，实现使用本地大模型（Onnx）实现简单RAG，代码仅实现基本演示功能。

还在使用Milvus向量库？2025-AI智能体选型架构防坑指南说明：选 Milvus 如果： ✅ 预算充足 ✅ 全栈式团队（包括运维、网管）选 Qdrant 如果： ✅ 只有虚拟机费用（2c cpu, 1g内存可支持千万条数据） ✅ 运维能力弱，需快速上手 ✅ 成本敏感，追求轻量级API

C#使用Qdrant实现向量存储及检索C#通过Semantic Kernel可以实现向量存储和检索，向量的存储方式有很多（InMemory、各种专门的向量数据库之类），本次实现以Qdrant向量数据库实现，其他的向量数据库都是一样的。

背太阳的牧羊人

backend 服务尝试连接 qdrant 容器，但失败了，返回 502 Bad Gateway 问题排查遇到的问题是：并且日志中提示：这个错误的根本原因是：你的 backend 服务尝试连接 qdrant 容器，但失败了，返回 502 Bad Gateway。

.NET AI Preview 2 发布：从 .NET Aspire 支持到 Qdrant 向量数据库集成，助你快速构建云原生 AI 应用随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，开发者对简单、高效的AI开发工具需求日益增加。微软 .NET 团队最近发布了 .NET AI 模板的 Preview 2 版本，这一更新为开发者带来了诸多令人兴奋的新功能和改进。本文将深入探讨 .NET AI 模板 Preview 2 的新特性，分析其核心优势，并提供详细的使用指南，帮助开发者快速上手并加速AI项目的开发进程。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（四）：Qdrant ── 实时高效的向量搜索利器向量数据库作为一种专为现代AI应用设计的新型存储技术，能够高效地管理和检索高维数据，成为智能应用开发中的关键基础设施。本文将深入探讨 Qdrant 这个开源、高性能的向量数据库，重点介绍其如何与 .NET 生态系统结合，为开发者提供强大的工具支持。我们将从安装配置到代码实现，再到实际应用场景，全面展示 Qdrant 在 .NET 中的使用方式。

放飞自我的Coder

【python qdrant 向量数据库完整示例代码】测试一下python版本的dqrant向量数据库的效果，完整代码如下：search only for books from 21st century

我是有底线的