Qdrant短视频素材智能匹配MVP产品系统Vibe Coding

面向知识分享类短视频生产，解决口播文案与海量视频素材之间人工检索慢、标签筛选不稳定的问题。项目以MySQL为素材主数据源，在自建Qdrant中维护向量与标签索引，让剪辑人员输入文案即可获得相关素材候选。

提供素材新增、修改、删除和列表查询接口；MySQL数据同步至Qdrant；支持全量索引重建；按文案执行向量检索并结合多标签过滤；提供健康检查、OpenAPI文档和Docker Compose一键启动。冒烟测试覆盖CRUD、中文检索、标签筛选、同步与删除完整闭环。

我独立完成需求拆解、API与数据模型设计、MySQL和Qdrant同步实现、Docker容器化及自动验收。技术栈为Python、FastAPI、MySQL 8.4、Qdrant 1.14.1和Docker Compose。首轮测试发现中文整段分词导致相似度为零，随后加入中文字元与二元切分并重新验证，正确素材相似度提升至0.642。该项目是针对公开需求新做的真实可运行MVP，不冒充客户生产案例。