Qdrant

Qdrant — это векторная база данных, которая хранит и ищет высокоразмерные данные с использованием передовых технологий. В отличие от традиционных баз данных, которые хранят точный текст или числа, Qdrant работает с векторами — математическими представлениями сложной информации. Это делает её идеальной для поиска похожих элементов на основе смысла, а не точного совпадения.

База данных использует специальный алгоритм под названием HNSW, который обеспечивает невероятно быструю работу поиска, даже при миллиардах точек данных. Она поддерживает различные способы измерения сходства между элементами, включая варианты для текста, изображений и других типов данных.

Qdrant включает такие функции, как сжатие данных для экономии памяти, фильтрацию для уточнения результатов и возможность масштабирования по мере роста ваших потребностей. Вы можете использовать её через простой веб-интерфейс или интегрировать напрямую в ваши приложения с помощью различных языков программирования.

Начать работу с Qdrant просто. Вот шаги для начала:

• Зарегистрируйтесь бесплатно: Посетите сайт Qdrant и создайте бесплатный аккаунт. Вы получаете кластер на 1 ГБ без необходимости вводить данные кредитной карты. Этого достаточно для тестирования и небольших проектов.

• Установите локально: Для разработки вы можете запустить Qdrant на своем компьютере с помощью Docker. Всего одна команда скачивает и запускает базу данных на вашем устройстве.

• Создайте коллекцию: Коллекции хранят ваши векторы. Выберите размер векторов и формулу расстояния для использования. Распространённые варианты — косинусное сходство для текста и евклидово расстояние для изображений.

• Добавьте данные: Загрузите векторы вместе с любой дополнительной информацией, которую хотите сохранить. Можно включить такие детали, как текст, категории или временные метки.

• Ищите и фильтруйте: Выполняйте поиск, чтобы найти похожие элементы. Вы можете комбинировать поиск по сходству с фильтрами для получения точных результатов по вашим критериям.

• Быстрый поиск похожих векторов с индексированием HNSW

• Написан на Rust для скорости и надежности

• Несколько метрик расстояния (косинус, скалярное произведение, евклидово)

• Продвинутая фильтрация и полнотекстовый поиск

• Квантизация для экономии памяти

• Горизонтальное и вертикальное масштабирование

• Облачные и локальные варианты развертывания

• Интеграция с популярными AI-фреймворками

• Обновление данных в реальном времени

• Высокая доступность и аварийное восстановление

• Поддержка API для Python, JavaScript, Rust, Go

• Открытый исходный код с активным сообществом