Qdrant向量数据库嵌入管道 - 自动化JSON数据处理工作流
Qdrant向量数据库,OpenAI嵌入,JSON数据处理,自动化工作流,FTP批量上传,语义搜索,RAG系统,AI助手

🧠 这个工作流专为一个目的设计：从FTP服务器批量上传结构化的JSON文章到Qdrant向量数据库，用于LLM驱动的语义搜索、RAG系统或AI助手。

JSON文件已经预先清理并包含元数据和富文本块，准备进行向量化。这个工作流处理：

从FTP下载
解析和分割
使用OpenAI嵌入进行向量化
存储在Qdrant中供未来查询
博客文章的JSON结构格式
{
“id”: “article_001”,
“title”: “reseguider”,
“language”: “sv”,
“tags”: [“london”, “resa”, “info”],
“source”: “alltomlondon.se”,
“url”: “https://…”,
“embedded_at”: “2025-04-08T15:27:00Z”,
“chunks”: [
{
“chunk_id”: “article_001_01”,
“section_title”: “Introduktion”,
“text”: “Välkommen till London…”
},
…
]
}

🧰 优势

✅ 自动化向量加载
处理FTP → JSON → Qdrant的无手动管道。

✅ 干净的嵌入输入
支持预先验证的块，包含元数据：标题、标签、语言和文章ID。

✅ AI就绪格式
非常适合检索增强生成（RAG）、语义搜索或助手记忆。

✅ 灵活架构
模块化和可替换：FTP可以替换为GDrive/Notion/S3，嵌入可以切换到本地模型如Ollama。

✅ 社区友好
这个模板帮助其他人采用向量数据库喂养和LLM集成的最佳实践。

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