Qdrant

Qdrantは、高度な技術を用いて高次元データを保存および検索するベクトルデータベースです。正確なテキストや数値を保存する従来のデータベースとは異なり、Qdrantは複雑な情報の数学的表現であるベクトルを扱います。これにより、正確な一致ではなく意味に基づいて類似アイテムを見つけるのに最適です。

このデータベースはHNSWと呼ばれる特殊なアルゴリズムを使用しており、数十億のデータポイントがあっても検索を非常に高速に行えます。テキスト、画像、その他のデータタイプに対応した類似度測定のさまざまな方法をサポートしています。

Qdrantには、メモリを節約するデータ圧縮、結果を絞り込むフィルタリング、ニーズの拡大に応じてスケールアップできる機能などが含まれています。シンプルなウェブインターフェースを通じて使用することも、さまざまなプログラミング言語を使って直接アプリケーションに統合することも可能です。

Qdrantの始め方は簡単です。以下の手順で始めましょう：

• 無料でサインアップ：Qdrantのウェブサイトにアクセスして無料アカウントを作成します。クレジットカード不要で1GBのクラスターが利用可能です。テストや小規模プロジェクトに十分な容量です。

• ローカルにインストール：開発作業には、Dockerを使って自分のコンピュータ上でQdrantを実行できます。コマンド一つでデータベースをダウンロードし、起動します。

• コレクションを作成：コレクションはベクトルを保持します。ベクトルのサイズと使用する距離計算法を選択します。一般的にはテキストにはコサイン類似度、画像にはユークリッド距離がよく使われます。

• データを追加：ベクトルと一緒に保存したい追加情報をアップロードします。テキスト、カテゴリ、タイムスタンプなどの詳細を含めることができます。

• 検索とフィルター：類似アイテムを見つけるために検索を実行します。類似検索とフィルターを組み合わせて、条件に基づいた正確な結果を得ることができます。

• HNSWインデックスによる高速ベクトル類似検索

• 速度と信頼性のためにRustで記述

• 複数の距離指標（コサイン、ドット積、ユークリッド）

• 高度なフィルタリングと全文検索

• メモリ効率のための量子化

• 水平および垂直スケーリング

• クラウド管理およびセルフホスティングオプション

• 人気のAIフレームワークとの統合

• リアルタイムデータ更新

• 高可用性と災害復旧

• Python、JavaScript、Rust、Go向けAPIサポート

• 活発なコミュニティによるオープンソース