Qdrant

Qdrant é um banco de dados vetorial que armazena e busca dados de alta dimensão usando tecnologia avançada. Diferente dos bancos de dados tradicionais que armazenam texto exato ou números, o Qdrant trabalha com vetores — representações matemáticas de informações complexas. Isso o torna perfeito para encontrar itens semelhantes com base no significado, em vez de correspondências exatas.

O banco de dados utiliza um algoritmo especial chamado HNSW que torna as buscas incrivelmente rápidas, mesmo com bilhões de pontos de dados. Ele suporta diferentes formas de medir a similaridade entre itens, incluindo opções para texto, imagens e outros tipos de dados.

O Qdrant inclui recursos como compressão de dados para economizar memória, filtragem para restringir os resultados e a capacidade de escalar conforme suas necessidades crescem. Você pode usá-lo através de uma interface web simples ou integrá-lo diretamente em suas aplicações usando várias linguagens de programação.

Começar com o Qdrant é simples. Aqui estão os passos para iniciar:

• Cadastre-se gratuitamente: Visite o site do Qdrant e crie uma conta gratuita. Você recebe um cluster de 1GB sem precisar de cartão de crédito. Isso é suficiente para testes e projetos pequenos.

• Instale localmente: Para trabalhos de desenvolvimento, você pode rodar o Qdrant no seu computador usando Docker. Apenas um comando baixa e inicia o banco de dados na sua máquina.

• Crie uma coleção: Coleções armazenam seus vetores. Escolha o tamanho dos seus vetores e qual fórmula de distância usar. Escolhas comuns incluem similaridade cosseno para texto e distância euclidiana para imagens.

• Adicione seus dados: Faça upload dos vetores junto com qualquer informação extra que desejar armazenar. Você pode incluir detalhes como texto, categorias ou carimbos de data/hora.

• Pesquise e filtre: Execute buscas para encontrar itens semelhantes. Você pode combinar busca por similaridade com filtros para obter resultados precisos baseados nos seus critérios.

• Busca rápida de similaridade vetorial com indexação HNSW

• Escrito em Rust para velocidade e confiabilidade

• Múltiplas métricas de distância (cosseno, produto escalar, euclidiana)

• Filtragem avançada e busca em texto completo

• Quantização para eficiência de memória

• Escalabilidade horizontal e vertical

• Opções gerenciadas na nuvem e auto-hospedadas

• Integração com frameworks populares de IA

• Atualizações de dados em tempo real

• Alta disponibilidade e recuperação de desastres

• Suporte a API para Python, JavaScript, Rust, Go

• Open-source com comunidade ativa