Qdrant

Qdrant to baza danych wektorowych, która przechowuje i wyszukuje dane o wysokim wymiarze, wykorzystując zaawansowaną technologię. W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych przechowujących dokładny tekst lub liczby, Qdrant operuje na wektorach — matematycznych reprezentacjach złożonych informacji. Dzięki temu jest idealny do znajdowania podobnych elementów na podstawie znaczenia, a nie dokładnych dopasowań.

Baza danych wykorzystuje specjalny algorytm zwany HNSW, który sprawia, że wyszukiwania są niezwykle szybkie, nawet przy miliardach punktów danych. Obsługuje różne metody mierzenia podobieństwa między elementami, w tym opcje dla tekstu, obrazów i innych typów danych.

Qdrant oferuje funkcje takie jak kompresja danych w celu oszczędzania pamięci, filtrowanie w celu zawężania wyników oraz możliwość skalowania wraz z rosnącymi potrzebami. Możesz korzystać z niego przez prosty interfejs webowy lub integrować go bezpośrednio z aplikacjami, używając różnych języków programowania.

Rozpoczęcie pracy z Qdrant jest proste. Oto kroki, aby zacząć:

• Zarejestruj się za darmo: Odwiedź stronę Qdrant i załóż darmowe konto. Otrzymujesz klaster 1 GB bez potrzeby podawania karty kredytowej. To wystarczające do testów i małych projektów.

• Zainstaluj lokalnie: Do prac rozwojowych możesz uruchomić Qdrant na swoim komputerze za pomocą Dockera. Jeden polecenie pobiera i uruchamia bazę danych na twoim urządzeniu.

• Utwórz kolekcję: Kolekcje przechowują twoje wektory. Wybierz rozmiar wektorów oraz formułę odległości do użycia. Popularne wybory to podobieństwo cosinusowe dla tekstu oraz odległość euklidesowa dla obrazów.

• Dodaj swoje dane: Prześlij wektory wraz z dodatkowymi informacjami, które chcesz przechować. Możesz dołączyć takie szczegóły jak tekst, kategorie czy znaczniki czasu.

• Wyszukuj i filtruj: Przeprowadzaj wyszukiwania, aby znaleźć podobne elementy. Możesz łączyć wyszukiwanie podobieństwa z filtrami, aby uzyskać precyzyjne wyniki zgodne z twoimi kryteriami.

• Szybkie wyszukiwanie podobieństwa wektorów z indeksowaniem HNSW

• Napisane w Rust dla szybkości i niezawodności

• Wiele metryk odległości (cosinus, iloczyn skalarny, euklidesowa)

• Zaawansowane filtrowanie i wyszukiwanie pełnotekstowe

• Kwantyzacja dla efektywności pamięciowej

• Skalowanie poziome i pionowe

• Opcje zarządzane w chmurze i samodzielne hostowanie

• Integracja z popularnymi frameworkami AI

• Aktualizacje danych w czasie rzeczywistym

• Wysoka dostępność i odzyskiwanie po awarii

• Wsparcie API dla Python, JavaScript, Rust, Go

• Open-source z aktywną społecznością