Qdrant

Qdrant là một cơ sở dữ liệu vector lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu đa chiều sử dụng công nghệ tiên tiến. Khác với các cơ sở dữ liệu truyền thống lưu trữ văn bản hoặc số chính xác, Qdrant làm việc với các vector — đại diện toán học của thông tin phức tạp. Điều này làm cho nó hoàn hảo để tìm các mục tương tự dựa trên ý nghĩa thay vì khớp chính xác.

Cơ sở dữ liệu sử dụng một thuật toán đặc biệt gọi là HNSW giúp tìm kiếm cực kỳ nhanh, ngay cả với hàng tỷ điểm dữ liệu. Nó hỗ trợ nhiều cách đo lường sự tương đồng giữa các mục, bao gồm các tùy chọn cho văn bản, hình ảnh và các loại dữ liệu khác.

Qdrant bao gồm các tính năng như nén dữ liệu để tiết kiệm bộ nhớ, lọc để thu hẹp kết quả, và khả năng mở rộng khi nhu cầu của bạn tăng lên. Bạn có thể sử dụng nó qua giao diện web đơn giản hoặc tích hợp trực tiếp vào ứng dụng của mình bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau.

Bắt đầu với Qdrant rất đơn giản. Dưới đây là các bước để bắt đầu:

• Đăng ký miễn phí: Truy cập trang web Qdrant và tạo một tài khoản miễn phí. Bạn sẽ có một cụm 1GB mà không cần thẻ tín dụng. Điều này đủ cho việc thử nghiệm và các dự án nhỏ.

• Cài đặt cục bộ: Để phát triển, bạn có thể chạy Qdrant trên máy tính của mình bằng Docker. Chỉ với một lệnh, bạn sẽ tải xuống và khởi động cơ sở dữ liệu trên máy của bạn.

• Tạo một bộ sưu tập: Bộ sưu tập chứa các vector của bạn. Chọn kích thước vector và công thức khoảng cách bạn muốn sử dụng. Các lựa chọn phổ biến bao gồm độ tương đồng cosine cho văn bản và khoảng cách Euclid cho hình ảnh.

• Thêm dữ liệu của bạn: Tải lên các vector cùng với bất kỳ thông tin bổ sung nào bạn muốn lưu trữ. Bạn có thể bao gồm các chi tiết như văn bản, danh mục hoặc dấu thời gian.

• Tìm kiếm và lọc: Thực hiện tìm kiếm để tìm các mục tương tự. Bạn có thể kết hợp tìm kiếm theo độ tương đồng với bộ lọc để có kết quả chính xác dựa trên tiêu chí của bạn.

• Tìm kiếm tương đồng vector nhanh với chỉ mục HNSW

• Viết bằng Rust để tăng tốc độ và độ tin cậy

• Nhiều phép đo khoảng cách (cosine, tích vô hướng, euclid)

• Lọc nâng cao và tìm kiếm toàn văn

• Phân lượng tử để tiết kiệm bộ nhớ

• Mở rộng theo chiều ngang và chiều dọc

• Tùy chọn quản lý đám mây và tự lưu trữ

• Tích hợp với các framework AI phổ biến

• Cập nhật dữ liệu theo thời gian thực

• Độ sẵn sàng cao và khôi phục thảm họa

• Hỗ trợ API cho Python, JavaScript, Rust, Go

• Mã nguồn mở với cộng đồng tích cực