Qdrant

Qdrant — це векторна база даних, яка зберігає та шукає високовимірні дані за допомогою передових технологій. На відміну від традиційних баз даних, що зберігають точний текст або числа, Qdrant працює з векторами — математичними представленнями складної інформації. Це робить її ідеальною для пошуку схожих елементів на основі значення, а не точних співпадінь.

База даних використовує спеціальний алгоритм під назвою HNSW, який забезпечує надзвичайно швидкий пошук навіть серед мільярдів точок даних. Вона підтримує різні способи вимірювання схожості між елементами, включаючи опції для тексту, зображень та інших типів даних.

Qdrant включає функції, такі як стиснення даних для економії пам’яті, фільтрацію для звуження результатів і можливість масштабування у міру зростання ваших потреб. Ви можете користуватися нею через простий веб-інтерфейс або інтегрувати безпосередньо у свої додатки, використовуючи різні мови програмування.

Почати роботу з Qdrant дуже просто. Ось кроки для початку:

• Зареєструйтесь безкоштовно: Відвідайте сайт Qdrant і створіть безкоштовний акаунт. Ви отримуєте кластер обсягом 1 ГБ без необхідності вводити кредитну картку. Цього достатньо для тестування та невеликих проєктів.

• Встановіть локально: Для розробки ви можете запускати Qdrant на своєму комп’ютері за допомогою Docker. Всього одна команда завантажує та запускає базу даних на вашій машині.

• Створіть колекцію: Колекції зберігають ваші вектори. Оберіть розмір векторів та формулу відстані для використання. Поширені варіанти — косинусна схожість для тексту та евклідова відстань для зображень.

• Додайте свої дані: Завантажте вектори разом із додатковою інформацією, яку хочете зберегти. Ви можете включити такі деталі, як текст, категорії або часові позначки.

• Пошук і фільтрація: Виконуйте пошук, щоб знайти схожі елементи. Ви можете поєднувати пошук за схожістю з фільтрами для отримання точних результатів відповідно до ваших критеріїв.

• Швидкий пошук подібності векторів з індексацією HNSW

• Написано на Rust для швидкості та надійності

• Кілька метрик відстані (косинусна, скалярний добуток, евклідова)

• Розширене фільтрування та повнотекстовий пошук

• Квантування для ефективності використання пам’яті

• Горизонтальне та вертикальне масштабування

• Варіанти з керуванням у хмарі та самостійним розгортанням

• Інтеграція з популярними AI-фреймворками

• Оновлення даних у режимі реального часу

• Висока доступність та відновлення після аварій

• Підтримка API для Python, JavaScript, Rust, Go

• Відкритий код з активною спільнотою