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Qdrant es una base de datos vectorial que almacena y busca datos de alta dimensión utilizando tecnología avanzada. A diferencia de las bases de datos tradicionales que almacenan texto o números exactos, Qdrant trabaja con vectores, representaciones matemáticas de información compleja. Esto lo hace perfecto para encontrar elementos similares basados en el significado en lugar de coincidencias exactas.

La base de datos utiliza un algoritmo especial llamado HNSW que hace que las búsquedas sean increíblemente rápidas, incluso con miles de millones de puntos de datos. Soporta diferentes formas de medir la similitud entre elementos, incluyendo opciones para texto, imágenes y otros tipos de datos.

Qdrant incluye características como compresión de datos para ahorrar memoria, filtrado para reducir los resultados y la capacidad de escalar a medida que crecen tus necesidades. Puedes usarlo a través de una interfaz web sencilla o integrarlo directamente en tus aplicaciones usando varios lenguajes de programación.

Milvus es una base de datos diseñada específicamente para almacenar y buscar incrustaciones vectoriales. Cuando utilizas modelos de IA para procesar texto, imágenes u otros datos, crean vectores numéricos que representan el significado de esos datos. Milvus organiza estos vectores para que puedas encontrar rápidamente elementos similares.

A diferencia de las bases de datos tradicionales que funcionan con coincidencias exactas, Milvus destaca en encontrar elementos que son similares en significado. Por ejemplo, puede encontrar imágenes que se parecen o pasajes de texto con conceptos relacionados, incluso si las palabras exactas son diferentes.

La base de datos es completamente gratuita y de código abierto bajo la licencia Apache 2.0. Funciona en tus propios servidores o en la nube, dándote control total sobre tus datos y cómo opera el sistema.