Qdrant

Qdrant est une base de données vectorielle qui stocke et recherche des données à haute dimension en utilisant une technologie avancée. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui stockent du texte exact ou des nombres, Qdrant travaille avec des vecteurs — des représentations mathématiques d'informations complexes. Cela le rend parfait pour trouver des éléments similaires basés sur le sens plutôt que sur des correspondances exactes.

La base de données utilise un algorithme spécial appelé HNSW qui rend les recherches incroyablement rapides, même avec des milliards de points de données. Elle prend en charge différentes façons de mesurer la similarité entre les éléments, y compris des options pour le texte, les images et d'autres types de données.

Qdrant inclut des fonctionnalités telles que la compression des données pour économiser de la mémoire, le filtrage pour affiner les résultats, et la capacité de monter en charge à mesure que vos besoins augmentent. Vous pouvez l'utiliser via une interface web simple ou l'intégrer directement dans vos applications en utilisant divers langages de programmation.

Commencer avec Qdrant est simple. Voici les étapes pour débuter :

• Inscrivez-vous gratuitement : Visitez le site de Qdrant et créez un compte gratuit. Vous obtenez un cluster de 1 Go sans avoir besoin de carte bancaire. Cela suffit pour les tests et les petits projets.

• Installez localement : Pour le développement, vous pouvez exécuter Qdrant sur votre ordinateur en utilisant Docker. Une seule commande télécharge et lance la base de données sur votre machine.

• Créez une collection : Les collections contiennent vos vecteurs. Choisissez la taille de vos vecteurs et la formule de distance à utiliser. Les choix courants incluent la similarité cosinus pour le texte et la distance euclidienne pour les images.

• Ajoutez vos données : Téléchargez des vecteurs ainsi que toute information supplémentaire que vous souhaitez stocker. Vous pouvez inclure des détails comme du texte, des catégories ou des horodatages.

• Recherchez et filtrez : Effectuez des recherches pour trouver des éléments similaires. Vous pouvez combiner la recherche par similarité avec des filtres pour obtenir des résultats précis selon vos critères.

• Recherche rapide de similarité vectorielle avec indexation HNSW

• Écrit en Rust pour la rapidité et la fiabilité

• Multiples métriques de distance (cosinus, produit scalaire, euclidienne)

• Filtrage avancé et recherche en texte intégral

• Quantification pour une efficacité mémoire

• Mise à l’échelle horizontale et verticale

• Options cloud gérées et auto-hébergées

• Intégration avec les frameworks IA populaires

• Mises à jour des données en temps réel

• Haute disponibilité et reprise après sinistre

• Support API pour Python, JavaScript, Rust, Go

• Open-source avec une communauté active