Qdrant

Qdrantは、高次元ベクトル埋め込みの効率的な保存、管理、検索のために設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。Qdrantは高速でスケーラブルな意味検索を可能にし、類似性検索、レコメンデーションシステム、コンテキスト情報検索を必要とするAIアプリケーションに最適です。

Qdrantでは以下のことが可能です：

ベクトル埋め込みの保存: 高次元ベクトルを大規模に効率的に管理・永続化
意味的類似性検索の実行: クエリベクトルに最も類似したベクトルをリアルタイムで検索
データのフィルタリングと整理: メタデータやペイロードに基づいて検索結果を絞り込むための高度なフィルタリング
特定のポイントの取得: IDによるベクトルとそれに関連するペイロードの取得
シームレスなスケーリング: 大規模なコレクションと高スループットのワークロードの処理

Simでは、Qdrant統合によりエージェントがワークフローの一部としてQdrantをプログラム的に操作できるようになります。サポートされている操作には以下が含まれます：

アップサート: Qdrantコレクションにポイント（ベクトルとペイロード）を挿入または更新
検索: 与えられたクエリベクトルに最も類似したベクトルを見つけるための類似性検索（オプションのフィルタリングと結果のカスタマイズ機能付き）
フェッチ: IDによってコレクションから特定のポイントを取得（ペイロードとベクトルを含むオプション付き）

この統合により、エージェントは強力なベクトル検索と管理機能を活用でき、セマンティック検索、レコメンデーション、コンテキスト検索などの高度な自動化シナリオを実現できます。SimとQdrantを接続することで、コンテキストを理解し、大規模なデータセットから関連情報を取得し、より知的でパーソナライズされた応答を提供するエージェントを構築できます—すべて複雑なインフラストラクチャを管理することなく。

パラメータ	型	必須	説明
`url`	string	はい	QdrantベースURL
`apiKey`	string	いいえ	Qdrant APIキー（オプション）
`collection`	string	はい	コレクション名
`points`	array	はい	アップサートするポイントの配列

出力

パラメータ	型	説明
`status`	string	アップサート操作のステータス
`data`	object	アップサート操作の結果データ

`qdrant_search_vector`

Qdrantコレクション内で類似ベクトルを検索する

入力

パラメータ	型	必須	説明
`url`	string	はい	QdrantベースURL
`apiKey`	string	いいえ	Qdrant APIキー（オプション）
`collection`	string	はい	コレクション名
`vector`	array	はい	検索対象のベクトル
`limit`	number	いいえ	返す結果の数
`filter`	object	いいえ	検索に適用するフィルター
`with_payload`	boolean	いいえ	レスポンスにペイロードを含める
`with_vector`	boolean	いいえ	レスポンスにベクトルを含める

出力

パラメータ	型	説明
`data`	array	ID、スコア、ペイロード、およびオプションのベクトルデータを含むベクトル検索結果
`status`	string	検索操作のステータス

`qdrant_fetch_points`

QdrantコレクションからIDによってポイントを取得する

入力

パラメータ	型	必須	説明
`url`	string	はい	QdrantベースURL
`apiKey`	string	いいえ	Qdrant APIキー（オプション）
`collection`	string	はい	コレクション名
`ids`	array	はい	取得するポイントIDの配列
`with_payload`	boolean	いいえ	レスポンスにペイロードを含める
`with_vector`	boolean	いいえ	レスポンスにベクトルを含める

出力

パラメータ	型	説明
`data`	配列	ID、ペイロード、およびオプションのベクターデータを含むフェッチされたポイント
`status`	文字列	フェッチ操作のステータス

注意事項

カテゴリー: tools
タイプ: qdrant

Qdrant

使用手順

ツール

`qdrant_upsert_points`

入力

出力

`qdrant_search_vector`

入力

出力

`qdrant_fetch_points`

入力

出力

注意事項

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