🚀 New blog post: How to implement local embeddings using ONNX with Semantic Kernel in .NET for RAG solutions!

💡 Real-world use cases, full code, model comparisons & more.

👉 https://elguerre.com/2025/05/25/implementing-embeddings-via-onnx-with-semantic-kernel-for-local-rag-solutions-in-net

#dotnet #AI #SemanticKernel #ONNX #Qdrant #RAG

QdrantにMCPでドキュメントを追加して検索してみる
https://dev.classmethod.jp/articles/trial-qdrant-mcp/

#dev_classmethod #Model_Context_Protocol_MCP #Qdrant

"#Pgvector vs. #Qdrant: Open-Source Vector #Database Comparison"

TL;DR pgvector is awesome

#OpenSource #VectorDatabase #PostgreSQL

https://www.timescale.com/blog/pgvector-vs-qdrant

🚀 Build a real RAG API with .NET 8, Semantic Kernel, Phi-3, and Qdrant!

🎯 Enrich LLMs with real product data
⚙️ Local ONNX inference with Phi-3
🔥 Full API endpoints ready!

Dive into the architecture 👉 https://elguerre.com/2025/04/22/%f0%9f%9a%80-building-a-rag-api-with-net-semantic-kernel-phi-3-and-qdrant-enrich-your-e-commerce-experience/

#DotNet #SemanticKernel #RAG #Qdrant #Phi3 #AI #MachineLearning #ONNX

via @dotnet : Preview 2 of the .NET AI Template Now Available

https://ift.tt/BpYh6ef
#DotNet #AI #ChatTemplate #AIChat #CloudNative #DotNetAspire #Qdrant #VectorDatabase #VisualStudio #VisualStudioCode #CSharpDevKit #AIDevelopment #RAGPattern #OpenAI #AzureAI #S…

Preview 2 of the .NET AI Template Now Available
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-dotnet-ai-template-preview2/

#microsoft #NET #NET_Aspire #AI #C #Visual_Studio #Visual_Studio_Code #Qdrant #rag #semantic_kernel #templates #Vector_Database

- Push changes with comprehensive messages in @github
PRs for human review.
- No #Git, no technical notions needed 😉
- Faster bug resolution for happier customers!
(Next step, implement the @qdrant_engine
database integration to power-boost the @AnthropicAI
#AI model) #IA

Watch our #hackathon pitch video to see the agent in action: https://www.youtube.com/watch?v=_nifTEl5JXg

A huge thank you to the organizers #Dust, #Qdrant and #qonto for making this possible!

Как создать ИИ Телеграм-бот с векторной памятью на Qdrant

Идея создания этого пет-проекта возникла из желания написать собственного ИИ-агента. Я сформулировал для себя минимальные технические требования: агент должен иметь несколько состояний, уметь запускать тулзы и использовать RAG для поиска ответов на вопросы. В итоге возникла идея написать персонального телеграм-ИИ-бота, который умеет запоминать нужную мне информацию, и когда мне надо — я могу его спросить, что он запомнил. Что-то вроде блокнота, только это будет ИИ-блокнот, который умеет отвечать на вопросы. В дополнение я решил добавить в него функцию, чтобы он мог запускать команды на сервере — причём команды, описанные человеческим языком, он будет переводить в команды для терминала. Изначально я думал использовать LangChain. Очень хороший инструмент — позволяет подключать векторные базы данных, использовать различные LLM как для инференса, так и для эмбеддинга, а также описывать логику работы агента через граф состояний. Можно вызывать уже готовые тулзы. В целом, на первый взгляд всё выглядит удобно и просто, особенно когда смотришь типовые и несложные примеры. Но, покопавшись немного глубже, мне показалось, что затраты на изучение этого фреймворка не оправдывают себя. Проще напрямую вызывать LLM, эмбеддинги и Qdrant через REST API. А логику работы агента описать в коде через enum, описывающий состояния, и делать match по этим состояниям. К тому же LangChain изначально написан на Python. Я хотел бы писать на Rust, а использовать Rust-версию LangChain — сомнительное удовольствие, которое обычно упирается в самый неподходящий момент: что-то ещё не было переписано на Rust.

https://habr.com/ru/articles/895914/

#rust #ai #qdrant #telegram #embeddings

Gevoed met eigen documenten. Getraind op haar manier van denken. Alles lokaal, privacy-by-design.

AI Agent:
-n8n de gesprekken en logica regelt
Ollama lokaal de AI runt (zoals Mistral of LLaMA)
-Qdrant als vector store werkt om slim informatie op te halen
-Documenten uploaden in Drive, embeddings maken, en direct bruikbaar in een persoonlijke chat. Alles draait lokaal. Alles koppelbaar aan eigen leerdoelen.

#AI #LLM #n8n #Qdrant #Ollama #Onderwijs #RAG #PersoonlijkLeren #EduTech

Get started with Qdrant, a vector similarity search engine perfect for applications needing efficient searches. Local setup can easily be done in a Docker container. Here's a command to run it. #Docker #Qdrant

Two practical implementations we cover are Qdrant for local semantic search and Azure AI Search for enterprise-scale vector search. Ensure you have the appropriate model for embeddings. #Qdrant #AzureAI

Advisor: помощник по трудоустройству

Привет, Хабр! Меня зовут Гурциев Ричард, я магистрант 1-го курса AI Talent Hub. За первый семестр я с головой погрузился в крутой проект, цель которого — сделать этап трудоустройства проще и удобнее как для работодателей, так и для кандидатов. В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы над проектом Advisor🚀

https://habr.com/ru/articles/874708/

#rag #langraph #ai_talent_hub #petпроекты #qdrant #nlp

Опыт Звука: как реализовать рекомендательную систему аудиокниг с использованием больших языковых моделей (LLM)

Всем привет! На связи Дмитрий Берестнев , Chief Data Scientist в HiFi-стриминге Звук . Сегодня я расскажу о том, как мы реализовали систему подбора аудиокниг и зачем это вообще было сделано. В статье мы фокусируемся на принципе рекомендации похожих книг (а подходы для авторов в нашем случае были сделаны аналогично).

https://habr.com/ru/companies/zvuk/articles/869664/

#ml #llm #recsys #python #qdrant #векторы #hadoop #s3 #presto #pyspark

via @dotnet : Exploring Microsoft.Extensions.VectorData with Qdrant and Azure AI Search

https://ift.tt/tjPUOTb
#MicrosoftExtensionsVectorData #Qdrant #AzureAISearch #SemanticSearch #DotNet #VectorData #AI #MachineLearning #DataScience #SoftwareDevelopment #TechB…

Classmethod AI Talks(CATs) #6 「Qdrantでベクトルデータベースに入門してみよう」というタイトルで登壇しました #catalks
https://dev.classmethod.jp/articles/classmethod-ai-talks-6-Introduction-vector-database/

#dev_classmethod #Qdrant #ベクトルデータベース

Qdrantのスナップショット保存先にS3バケットを指定してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/qdrant-snapshot-save-to-s3-bucket/

#dev_classmethod #Qdrant #Amazon_S3

Możliwości AI robią wrażenie, a gdy jeszcze połączymy to z bazami wektorowymi to wychodzi nam to, co pokazuje na tym filmie znany i lubiany Jakub Mrugalski. A przy okazji możecie zobaczyć, jak sprawnie radzić sobie w Vimie.

#QDrant #wektor #AI #SztucznaInteligencja #JęzykNaturalny #NLP

https://www.youtube.com/watch?v=vcZK6B61teY

Immutable Data Structures in Qdrant
https://qdrant.tech/articles/immutable-data-structures/
#ycombinator #data_structures #optimization #immutable_data_structures #perfect_hashing #defragmentation #qdrant

🚀 Die August-Ausgabe vom Linux-Magazin ist da! 🎉

Wir tauchen tief in die Welt der NoSQL-Datenbanken ein und zeigen Ihnen, wo ihre Einsatzgebiete liegen und welche Vorteile sie bieten. 🌐💡

🔍 Highlights:

- CouchDB und MongoDB: Dokumentenorientierte NoSQL-Datenbanken
- Qdrant: KI-fähige, vektororientierte Datenbank
- Key-Value-Stores: Einblicke in Etcd (Kubernetes) und RocksDB (Ceph)

📘 Zum Heft https://www.linux-magazin.de/magazine/2024/08/

#LinuxMagazin #NoSQL #Datenbanken #CouchDB #MongoDB #Qdrant #Etcd #RocksDB

The future of #DMS

The potential for AI-powered knowledge management increases when leveraging Retrieval Augmented Generation (RAG), a methodology that enables LLMs to access a vast, diverse repository of factual information from knowledge stores, such as vector databases.

Excellent tutorial by #qdrant and #quotient.

https://qdrant.tech/articles/rapid-rag-optimization-with-qdrant-and-quotient/