Qdrant

Qdrant ist eine Vektordatenbank, die hochdimensionale Daten mithilfe fortschrittlicher Technologie speichert und durchsucht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die exakten Text oder Zahlen speichern, arbeitet Qdrant mit Vektoren – mathematischen Darstellungen komplexer Informationen. Dadurch eignet es sich perfekt, um ähnliche Elemente basierend auf Bedeutung statt auf exakten Übereinstimmungen zu finden.

Die Datenbank verwendet einen speziellen Algorithmus namens HNSW, der Suchvorgänge unglaublich schnell macht, selbst bei Milliarden von Datenpunkten. Sie unterstützt verschiedene Methoden zur Messung der Ähnlichkeit zwischen Elementen, einschließlich Optionen für Text, Bilder und andere Datentypen.

Qdrant bietet Funktionen wie Datenkompression zur Speicherersparnis, Filterung zur Eingrenzung der Ergebnisse und die Möglichkeit, mit Ihren Anforderungen zu skalieren. Sie können es über eine einfache Weboberfläche nutzen oder direkt in Ihre Anwendungen mit verschiedenen Programmiersprachen integrieren.

Der Einstieg mit Qdrant ist unkompliziert. Hier sind die Schritte zum Beginnen:

• Kostenlos anmelden: Besuchen Sie die Qdrant-Website und erstellen Sie ein kostenloses Konto. Sie erhalten einen 1GB-Cluster, ohne eine Kreditkarte zu benötigen. Dies reicht für Tests und kleine Projekte aus.

• Lokale Installation: Für Entwicklungsarbeiten können Sie Qdrant auf Ihrem Computer mit Docker ausführen. Ein einziger Befehl lädt die Datenbank herunter und startet sie auf Ihrem Rechner.

• Eine Sammlung erstellen: Sammlungen enthalten Ihre Vektoren. Wählen Sie die Größe Ihrer Vektoren und die zu verwendende Distanzformel. Übliche Optionen sind Kosinusähnlichkeit für Text und euklidische Distanz für Bilder.

• Daten hinzufügen: Laden Sie Vektoren zusammen mit zusätzlichen Informationen hoch, die Sie speichern möchten. Sie können Details wie Text, Kategorien oder Zeitstempel einschließen.

• Suchen und filtern: Führen Sie Suchvorgänge durch, um ähnliche Elemente zu finden. Sie können Ähnlichkeitssuche mit Filtern kombinieren, um präzise Ergebnisse basierend auf Ihren Kriterien zu erhalten.

• Schnelle Vektorähnlichkeitssuche mit HNSW-Indizierung

• In Rust geschrieben für Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit

• Mehrere Distanzmetriken (Kosinus, Skalarprodukt, euklidisch)

• Erweiterte Filterung und Volltextsuche

• Quantisierung für Speicher-Effizienz

• Horizontale und vertikale Skalierung

• Cloud-verwaltete und selbstgehostete Optionen

• Integration mit beliebten KI-Frameworks

• Echtzeit-Datenaktualisierungen

• Hohe Verfügbarkeit und Disaster Recovery

• API-Unterstützung für Python, JavaScript, Rust, Go

• Open Source mit aktiver Community