Qdrant é um banco de dados vetorial open-source projetado para armazenamento, gerenciamento e recuperação eficientes de embeddings vetoriais de alta dimensão. O Qdrant permite busca semântica rápida e escalável, tornando-o ideal para aplicações de IA que requerem busca por similaridade, sistemas de recomendação e recuperação de informações contextuais.
Com o Qdrant, você pode:
- Armazenar embeddings vetoriais: Gerencie e persista eficientemente vetores de alta dimensão em escala
- Realizar busca de similaridade semântica: Encontre os vetores mais similares a um vetor de consulta em tempo real
- Filtrar e organizar dados: Use filtragem avançada para restringir resultados de busca baseados em metadados ou payload
- Buscar pontos específicos: Recupere vetores e seus payloads associados por ID
- Escalar perfeitamente: Lide com grandes coleções e cargas de trabalho de alto throughput
No ZippyVendas, a integração com Qdrant permite que seus agentes interajam com Qdrant programaticamente como parte de seus workflows. Operações suportadas incluem:
- Upsert: Insira ou atualize pontos (vetores e payloads) em uma coleção Qdrant
- Search: Realize busca por similaridade para encontrar vetores mais similares a um vetor de consulta dado, com filtragem opcional e customização de resultados
- Fetch: Recupere pontos específicos de uma coleção por seus IDs, com opções para incluir payloads e vetores
Esta integração permite que seus agentes aproveitem poderosas capacidades de busca e gerenciamento vetorial, habilitando cenários de automação avançados como busca semântica, recomendação e recuperação contextual. Ao conectar o ZippyVendas com Qdrant, você pode construir agentes que entendem contexto, recuperam informações relevantes de grandes datasets e entregam respostas mais inteligentes e personalizadas — tudo sem gerenciar infraestrutura complexa.
Instruções de Uso
Integre o Qdrant ao workflow. Pode fazer upsert, buscar e buscar pontos.
Ferramentas
qdrant_upsert_points
Insira ou atualize pontos em uma coleção Qdrant
Entrada
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
url | string | Sim | URL base do Qdrant |
apiKey | string | Não | Chave de API do Qdrant (opcional) |
collection | string | Sim | Nome da coleção |
points | array | Sim | Array de pontos para fazer upsert |
Saída
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
status | string | Status da operação de upsert |
data | object | Dados de resultado da operação de upsert |
qdrant_search_vector
Busque por vetores similares em uma coleção Qdrant
Entrada
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
url | string | Sim | URL base do Qdrant |
apiKey | string | Não | Chave de API do Qdrant (opcional) |
collection | string | Sim | Nome da coleção |
vector | array | Sim | Vetor para buscar |
limit | number | Não | Número de resultados para retornar |
filter | object | Não | Filtro para aplicar à busca |
search_return_data | string | Não | Dados para retornar da busca |
with_payload | boolean | Não | Incluir payload na resposta |
with_vector | boolean | Não | Incluir vetor na resposta |
Saída
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
data | array | Resultados da busca vetorial com ID, score, payload e dados de vetor opcionais |
status | string | Status da operação de busca |
qdrant_fetch_points
Busque pontos por ID de uma coleção Qdrant
Entrada
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
url | string | Sim | URL base do Qdrant |
apiKey | string | Não | Chave de API do Qdrant (opcional) |
collection | string | Sim | Nome da coleção |
ids | array | Sim | Array de IDs de pontos para buscar |
fetch_return_data | string | Não | Dados para retornar do fetch |
with_payload | boolean | Não | Incluir payload na resposta |
with_vector | boolean | Não | Incluir vetor na resposta |
Saída
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
data | array | Pontos buscados com ID, payload e dados de vetor opcionais |
status | string | Status da operação de fetch |
Notas
- Categoria:
tools - Tipo:
qdrant