Qdrant

Qdrant 是一个向量数据库，使用先进技术存储和搜索高维数据。与存储精确文本或数字的传统数据库不同，Qdrant 处理的是向量——复杂信息的数学表示。这使得它非常适合基于意义而非精确匹配来查找相似项。

该数据库使用一种称为 HNSW 的特殊算法，使搜索速度极快，即使面对数十亿的数据点。它支持多种测量项目相似度的方法，包括文本、图像及其他数据类型的选项。

Qdrant 包含数据压缩以节省内存、过滤以缩小结果范围以及随着需求增长而扩展的能力。您可以通过简单的网页界面使用它，或通过多种编程语言将其直接集成到您的应用程序中。

开始使用 Qdrant 非常简单。以下是入门步骤：

• 免费注册：访问 Qdrant 网站并创建一个免费账户。您将获得一个 1GB 的集群，无需信用卡。这足以用于测试和小型项目。

• 本地安装：对于开发工作，您可以使用 Docker 在电脑上运行 Qdrant。只需一条命令即可下载并启动数据库。

• 创建集合：集合用于存储您的向量。选择向量的大小以及使用的距离公式。常见选择包括文本的余弦相似度和图像的欧几里得距离。

• 添加数据：上传向量以及您想存储的任何额外信息。您可以包括文本、类别或时间戳等详细信息。

• 搜索和筛选：运行搜索以查找相似项。您可以将相似度搜索与筛选条件结合使用，以根据您的标准获得精确结果。

• 使用HNSW索引的快速向量相似度搜索

• 采用Rust编写，确保速度与可靠性

• 多种距离度量（余弦、点积、欧几里得）

• 高级过滤和全文搜索

• 量化以提高内存效率

• 水平和垂直扩展

• 云管理和自托管选项

• 与流行AI框架集成

• 实时数据更新

• 高可用性和灾难恢复

• 支持Python、JavaScript、Rust、Go的API

• 开源且拥有活跃社区