Ajouter la recherche vectorielle avec Qdrant : Un tutoriel détaillé étape par étape
Nous construisons un moteur de recherche vectorielle avec Qdrant qui nous permettra de gérer efficacement les requêtes de données haute dimension – une nécessité dans les applications lourdes en données d’aujourd’hui.
Prérequis
- Python 3.11+
- Qdrant installé (vous pouvez utiliser Docker ou l’installer directement)
- Paquets Pip :
pip install qdrant-client numpy - Compréhension de base de Python et des appels API REST
Étape 1 : Configurer Qdrant
Avant de procéder à l’implémentation d’une recherche vectorielle, la première chose à faire est de configurer notre instance Qdrant. Qdrant propose plusieurs méthodes de déploiement, mais l’utilisation de Docker est la plus simple pour ce tutoriel.
# Récupérer l'image Qdrant depuis Docker Hub
docker pull qdrant/qdrant
# Exécuter le conteneur Qdrant
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
Pourquoi Docker ? Honnêtement, c’est parce que gérer les dépendances sur votre configuration locale peut parfois devenir un casse-tête. Docker minimise cette complexité et vous permet de vous concentrer sur ce qui compte : votre application.
Étape 2 : Connexion à Qdrant
Maintenant que Qdrant est en cours d’exécution, nous devons nous y connecter en utilisant Python. Le paquet qdrant-client rend cela simple. Assurez-vous de l’avoir installé comme mentionné dans les prérequis.
from qdrant_client import QdrantClient
# Se connecter à l'instance Qdrant
client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
Ce petit extrait vous connectera à l’API Qdrant, qui écoute par défaut sur le port 6333. Si vous rencontrez des problèmes à ce stade, vérifiez que votre conteneur Docker fonctionne. Il est étonnamment facile d’oublier !
Étape 3 : Définir la collection
Une collection dans Qdrant est l’endroit où vous stockez vos vecteurs. C’est comme créer une table dans le monde des bases de données. Vous devez spécifier quelques paramètres comme le nom et les dimensions du vecteur.
# Créer une collection
client.create_collection(
collection_name='my_vectors',
vector_size=128,
distance='Cosine'
)
En essence, vous voulez une collection qui correspond à la structure de vos données. J’ai choisi ici 128 dimensions car c’est une taille courante pour les modèles d’embedding. Mais n’hésitez pas à ajuster cela en fonction de ce avec quoi vous travaillez. Connaître les caractéristiques de vos données est essentiel.
Étape 4 : Ajouter des vecteurs à la collection
Avec notre collection configurée, nous pouvons commencer à ajouter des vecteurs. Les vecteurs peuvent représenter une multitude de choses : des préférences utilisateur aux embeddings de mots. La partie critique est de s’assurer que ces vecteurs sont générés correctement, généralement avec l’aide d’un modèle de ML.
import numpy as np
# Générer quelques vecteurs aléatoires pour la démonstration
vectors = np.random.rand(10, 128).tolist() # 10 vecteurs aléatoires de 128 dimensions
# Ajouter des vecteurs à la collection
client.upload_vectors(
collection_name='my_vectors',
vectors=vectors,
payload=[
{"id": i} for i in range(len(vectors))
]
)
Voici le deal : Si vous traitez de réels embeddings, vous générerez ces vecteurs en utilisant un modèle adapté à votre application spécifique. Les données aléatoires fonctionnent très bien pour les tests, mais n’oubliez pas de les remplacer par de réels vecteurs. Sinon, vos résultats de recherche seront des poubelles !
Étape 5 : Implémenter la recherche vectorielle
Une fois que vos vecteurs sont en place, vous pouvez effectuer une requête de recherche. Qdrant vous permet de réaliser des recherches basées sur le vecteur d’entrée que vous fournissez, en utilisant différentes métriques de distance.
# Définir un vecteur de requête (un autre vecteur aléatoire pour la simplicité)
query_vector = np.random.rand(128).tolist()
# Effectuer une recherche
results = client.search(
collection_name='my_vectors',
query_vector=query_vector,
limit=5 # retourner les 5 vecteurs les plus proches
)
Vous voudrez maintenant vérifier la variable `results`. Elle contient les vecteurs les plus proches de votre requête. C’est ici que votre application montre réellement son utilité. Assurez-vous de gérer ce qui se passe lorsque aucune résultat n’est trouvé – c’est un cas limite qui peut vous poser problème en production si vous ne le considérez pas !
Étape 6 : Gérer les résultats et les payloads
Vos résultats de recherche sont accompagnés de données supplémentaires appelées payloads. Ces données pourraient représenter des métadonnées associées à vos vecteurs, comme des informations sur les utilisateurs, des produits, ou tout autre contexte pertinent pour votre application.
for hit in results:
print("ID:", hit.id, "Score:", hit.score) # Affichage de l'ID et du score du hit
Gérer les résultats correctement est essentiel. Assurez-vous que les données que vous extrayez sont pertinentes et significatives. Sinon, les utilisateurs auront une très mauvaise expérience. Et croyez-moi, personne n’aime fouiller dans des résultats non pertinents.
Les pièges
Soyons réalistes un instant. Il existe des pièges qui peuvent surprendre même les développeurs expérimentés.
- Mauvais vecteurs de requête : Vous pourriez facilement vous retrouver avec des résultats de mauvaise qualité si les entrées ne sont pas représentatives des données. Vérifiez toujours vos vecteurs avant de les envoyer !
- Déséquilibre des dimensions de vecteur : Une erreur courante consiste à oublier la dimensionalité de vos vecteurs. Assurez-vous que la taille de votre vecteur de requête correspond à celle de votre collection. Les déséquilibres provoqueront des erreurs qui peuvent être difficiles à résoudre.
- Performance et indexation : Lorsque vous gérez de grands ensembles de données, faites attention à l’indexation et aux optimisations de performance que Qdrant propose. Ne pas le faire peut entraîner des requêtes plus lentes, ce que les utilisateurs remarqueront.
- Problèmes de connexion : Rencontrer des problèmes de connexion avec Qdrant peut être pénible, surtout si vous attendez une haute disponibilité. Mettez en œuvre le pooling de connexions ou des réessais si nécessaire !
- Consistance des données : Si plusieurs processus écrivent dans la même collection, vous pouvez rencontrer des problèmes de consistance à moins de bien les gérer. Soyez clair sur vos procédures de mise à jour.
Exemple de code complet
Voici un exemple complet qui configure tout depuis le début jusqu’à la fin.
from qdrant_client import QdrantClient
import numpy as np
# Se connecter à Qdrant
client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
# Créer la collection
client.create_collection(
collection_name='my_vectors',
vector_size=128,
distance='Cosine'
)
# Créer et télécharger des vecteurs aléatoires
vectors = np.random.rand(10, 128).tolist()
client.upload_vectors(
collection_name='my_vectors',
vectors=vectors,
payload=[{"id": i} for i in range(len(vectors))]
)
# Effectuer une recherche
query_vector = np.random.rand(128).tolist()
results = client.search(
collection_name='my_vectors',
query_vector=query_vector,
limit=5
)
# Afficher les résultats
for hit in results:
print("ID:", hit.id, "Score:", hit.score)
Et ensuite ?
Après avoir configuré votre recherche vectorielle avec Qdrant, envisagez d’explorer des fonctionnalités plus avancées, telles que la mise en œuvre de techniques de filtrage avancées ou l’utilisation de modèles d’embedding vectoriels plus sophistiqués. Des outils comme les Transformateurs de Hugging Face pourraient compléter magnifiquement vos processus d’embedding vectoriels.
FAQ
1. Puis-je utiliser Qdrant dans un environnement de production ?
Absolument. Qdrant a été utilisé dans de nombreux environnements de production, comme l’indique son dépôt GitHub en croissance, qui compte actuellement 29 692 étoiles. Cependant, testez toujours de manière exhaustive avant de passer à la production.
2. Que se passe-t-il si j’essaie de rechercher avec un vecteur qui a la mauvaise dimension ?
Vous recevrez une erreur de déséquilibre dimensionnel. Assurez-vous toujours que la taille du vecteur de votre requête correspond à la configuration de votre collection. C’est une erreur courante lors des configurations initiales.
3. Est-il possible de mettre à jour des vecteurs après qu’ils aient été ajoutés à une collection ?
Oui, vous pouvez mettre à jour les vecteurs existants avec de nouvelles informations. Qdrant permet des mises à jour, mais assurez-vous de gérer vos versions et méta-données de manière efficace pour éviter la confusion.
Recommandations pour les personas développeurs
Data Scientist : Concentrez-vous sur l’incorporation de techniques d’embedding plus sophistiquées pour améliorer la performance des vecteurs dans vos recherches. Votre objectif doit être une plus grande pertinence dans les résultats de recherche.
Développeur Backend : Investissez du temps dans la mise en œuvre d’une gestion de connexion efficace pour Qdrant. Vous voudrez que votre application soit fiable et performante, surtout sous forte charge.
Développeur Front-End : Créez des interfaces utilisateur intuitives pour permettre aux utilisateurs d’interagir efficacement avec votre fonctionnalité de recherche vectorielle. Les résultats de recherche devraient être faciles à interpréter et visuellement attrayants !
Données à partir du 20 mars 2026. Sources :
qdrant/qdrant GitHub,
CrewAI Documentation,
Qdrant Documentation,
Implémentation d’une recherche vectorielle basique – Qdrant
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