Qdrant

Qdrant is een vectordatabase die hoogdimensionale gegevens opslaat en doorzoekt met behulp van geavanceerde technologie. In tegenstelling tot traditionele databases die exacte tekst of cijfers opslaan, werkt Qdrant met vectoren—wiskundige representaties van complexe informatie. Dit maakt het perfect voor het vinden van vergelijkbare items op basis van betekenis in plaats van exacte overeenkomsten.

De database gebruikt een speciaal algoritme genaamd HNSW dat zoekopdrachten ongelooflijk snel maakt, zelfs met miljarden datapunten. Het ondersteunt verschillende manieren om de gelijkenis tussen items te meten, inclusief opties voor tekst, afbeeldingen en andere datatypes.

Qdrant bevat functies zoals gegevenscompressie om geheugen te besparen, filtering om resultaten te verfijnen, en de mogelijkheid om op te schalen naarmate je behoeften groeien. Je kunt het gebruiken via een eenvoudige webinterface of het direct integreren in je applicaties met verschillende programmeertalen.

Beginnen met Qdrant is eenvoudig. Hier zijn de stappen om te starten:

• Meld je gratis aan: Bezoek de Qdrant-website en maak een gratis account aan. Je krijgt een 1GB-cluster zonder dat je een creditcard nodig hebt. Dit is voldoende voor testen en kleine projecten.

• Installeer lokaal: Voor ontwikkelwerk kun je Qdrant op je computer draaien met Docker. Eén commando downloadt en start de database op je machine.

• Maak een collectie aan: Collecties bevatten je vectoren. Kies de grootte van je vectoren en welke afstandsformule je wilt gebruiken. Veelvoorkomende keuzes zijn cosine similarity voor tekst en euclidische afstand voor afbeeldingen.

• Voeg je data toe: Upload vectoren samen met extra informatie die je wilt opslaan. Je kunt details toevoegen zoals tekst, categorieën of tijdstempels.

• Zoek en filter: Voer zoekopdrachten uit om vergelijkbare items te vinden. Je kunt gelijkeniszoeken combineren met filters om nauwkeurige resultaten te krijgen op basis van jouw criteria.

• Snelle vector gelijkenis zoekopdracht met HNSW-indexering

• Geschreven in Rust voor snelheid en betrouwbaarheid

• Meerdere afstandsmetingen (cosinus, dotproduct, euclidisch)

• Geavanceerde filtering en full-text zoekfunctie

• Quantisatie voor geheugenefficiëntie

• Horizontale en verticale schaalbaarheid

• Cloud-beheerde en zelf-gehoste opties

• Integratie met populaire AI-frameworks

• Realtime data-updates

• Hoge beschikbaarheid en disaster recovery

• API-ondersteuning voor Python, JavaScript, Rust, Go

• Open-source met actieve community