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兼容性：仅在 Node.js 上可用。
Qdrant 是一个向量相似性搜索引擎。它提供了一个生产就绪的服务，并带有一个方便的 API 来存储、搜索和管理点 - 带有额外负载的向量。 本指南提供了使用 Qdrant 向量存储的快速概述。有关所有 QdrantVectorStore 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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概述

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集成细节

ClassPackagePY supportVersion
QdrantVectorStore@langchain/qdrant✅NPM - Version

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设置

要使用 Qdrant 向量存储，您需要设置 Qdrant 实例并安装 @langchain/qdrant 集成包。 本指南还将使用 OpenAI 嵌入，这需要您安装 @langchain/openai 集成包。如果您愿意，也可以使用 其他支持的嵌入模型。 
npm install @langchain/qdrant @langchain/core @langchain/openai
安装所需的依赖项后，按照 Qdrant 设置说明 在您的计算机上使用 Docker 运行 Qdrant 实例。记下您的容器运行的 URL。

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凭据

完成此操作后，设置 QDRANT_URL 环境变量： 
// e.g. http://localhost:6333
process.env.QDRANT_URL = "your-qdrant-url"
如果您在本指南中使用 OpenAI 嵌入，您还需要设置您的 OpenAI 密钥： 
process.env.OPENAI_API_KEY = "YOUR_API_KEY";
如果您想获取模型调用的自动跟踪，您还可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥： 
// process.env.LANGSMITH_TRACING="true"
// process.env.LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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实例化

import { QdrantVectorStore } from "@langchain/qdrant";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";

const embeddings = new OpenAIEmbeddings({
  model: "text-embedding-3-small",
});

const vectorStore = await QdrantVectorStore.fromExistingCollection(embeddings, {
  url: process.env.QDRANT_URL,
  collectionName: "langchainjs-testing",
});

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管理向量存储

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向向量存储添加项目

import type { Document } from "@langchain/core/documents";

const document1: Document = {
  pageContent: "The powerhouse of the cell is the mitochondria",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document2: Document = {
  pageContent: "Buildings are made out of brick",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document3: Document = {
  pageContent: "Mitochondria are made out of lipids",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document4: Document = {
  pageContent: "The 2024 Olympics are in Paris",
  metadata: { source: "https://example.com" }
}

const documents = [document1, document2, document3, document4];

await vectorStore.addDocuments(documents);
目前不支持顶级文档 ID 和删除。

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查询向量存储

一旦您的向量存储创建完毕并添加了相关文档，您很可能希望在运行链或代理期间对其进行查询。

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直接查询

执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成： 
const filter = {
  "must": [
      { "key": "metadata.source", "match": { "value": "https://example.com" } },
  ]
};

const similaritySearchResults = await vectorStore.similaritySearch("biology", 2, filter);

for (const doc of similaritySearchResults) {
  console.log(`* ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata, null)}]`);
}

* The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"source":"https://example.com"}]
* Mitochondria are made out of lipids [{"source":"https://example.com"}]
有关 Qdrant 过滤器语法的更多信息，请参阅 此页面。请注意，所有值必须以 metadata. 为前缀。 如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数，您可以运行： 
const similaritySearchWithScoreResults = await vectorStore.similaritySearchWithScore("biology", 2, filter)

for (const [doc, score] of similaritySearchWithScoreResults) {
  console.log(`* [SIM=${score.toFixed(3)}] ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata)}]`);
}

* [SIM=0.165] The powerhouse of the cell is the mitochondria [{"source":"https://example.com"}]
* [SIM=0.148] Mitochondria are made out of lipids [{"source":"https://example.com"}]

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通过转换为检索器进行查询

您还可以将向量存储转换为 检索器，以便在链中更轻松地使用。 
const retriever = vectorStore.asRetriever({
  // Optional filter
  filter: filter,
  k: 2,
});
await retriever.invoke("biology");

[
  Document {
    pageContent: 'The powerhouse of the cell is the mitochondria',
    metadata: { source: 'https://example.com' },
    id: undefined
  },
  Document {
    pageContent: 'Mitochondria are made out of lipids',
    metadata: { source: 'https://example.com' },
    id: undefined
  }
]

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用于检索增强生成的用法

有关如何将此向量存储用于检索增强生成 (RAG) 的指南，请参阅以下部分：

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API 参考

有关所有 QdrantVectorStore 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
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