36 lines
2.1 KiB
Markdown
36 lines
2.1 KiB
Markdown
# Ответ на комментарий проверки (ChromaDB vs Qdrant)
|
|
|
|
## Требование задания (ТЗ курса)
|
|
|
|
В официальном тексте задания **«Агент с RAG-памятью»** указано:
|
|
|
|
- стек: **Qdrant** + Ollama + LangChain;
|
|
- модуль векторного хранилища на базе **Qdrant** (`QdrantVectorStore`);
|
|
- зависимости: `langchain-qdrant`, `qdrant-client`.
|
|
|
|
ChromaDB в ТЗ **не упоминается** и не является обязательным компонентом.
|
|
|
|
## Комментарий автопроверки
|
|
|
|
> «Переделайте решение: используйте ChromaDB вместо текущего векторного хранилища.»
|
|
|
|
Этот комментарий **противоречит ТЗ задания**. Ранее в истории проверки также встречалась обратная формулировка (что ChromaDB нарушает условие и нужен Qdrant).
|
|
|
|
## Позиция исполнителя (отстаивание решения)
|
|
|
|
Решение **намеренно** реализовано на **Qdrant**, как в ТЗ:
|
|
|
|
| Файл | Что реализовано |
|
|
|------|-----------------|
|
|
| `vector_store.py` | `QdrantClient`, `QdrantVectorStore`, локальный `./qdrant_data` |
|
|
| `requirements.txt` | `langchain-qdrant`, `qdrant-client` (без chromadb) |
|
|
| `docs/qdrant_ollama.txt` | описание связки Qdrant + Ollama |
|
|
|
|
Переход на ChromaDB сделал бы сдачу **несоответствующей первоначальному заданию**.
|
|
|
|
## Просьба к проверяющему
|
|
|
|
Пожалуйста, оценивайте сдачу по **тексту задания в журнале** (Qdrant), а не по комментарию про ChromaDB — либо уточните, если требования к заданию были обновлены официально.
|
|
|
|
Подробный комментарий также оставлен в журнале сдачи на platform.brojs.ru.
|