الوصف
Qdrant هو محرك بحث متجهي قوي ومفتوح المصدر تم هندسته بلغة Rust لتوفير بحث عالي الأداء وقابل للتوسع عن تشابه المتجهات. تم تصميمه لتمكين المطورين من بناء أنظمة استرجاع ذكاء اصطناعي متطورة تتطلب السرعة والدقة والمرونة بأي حجم. يوفر Qdrant حلاً جاهزًا للإنتاج للبحث بالذكاء الاصطناعي، ويدعم نماذج نشر متنوعة من السحابة إلى الحافة.
قراءة المزيد
في جوهره، يتفوق Qdrant في الاسترجاع في الوقت الفعلي، مستفيدًا من بنية فعالة لزمن استجابة منخفض واستدعاء عالٍ. يتميز بتصفية بيانات وصفية واسعة، مما يسمح للمستخدمين بتخزين البيانات الوصفية بتنسيق JSON وتطبيق عوامل تصفية متقدمة، بما في ذلك الاستعلامات المتداخلة والنصية والجغرافية. يدعم المحرك أيضًا البحث الهجين الأصلي، ويمزج بسلاسة بين البحث عن الكلمات الرئيسية والبحث المتجهي باستخدام المتجهات الكثيفة أو المتفرقة، مع التوافق مع خوارزميات مثل BM25 و SPLADE++.
يقدم Qdrant قدرات المتجهات المتعددة، مما يتيح استرجاعًا أكثر تعبيرًا وتعددية وسائط عن طريق دعم متجهات متعددة لكل كائن. يتم تطبيق التصفية الفعالة أحادية المرحلة أثناء اجتياز HNSW، مما يتجنب اختناقات التصفية المسبقة أو اللاحقة. علاوة على ذلك، يوفر Qdrant خيارات إعادة ترتيب كاملة الطيف، مما يسمح بتعزيز الدرجات، ونماذج التفاعل المتأخر لدقة مستوى الرمز المميز، وتنويع النتائج من خلال الحد الأقصى للأهمية الهامشية (MMR).
تم بناء المنصة للنشر على مستوى المؤسسات، وتوفر المرونة للتشغيل محليًا، أو في إعدادات هجينة، أو على الحافة، أو عبر Qdrant Cloud. Qdrant Cloud هي خدمة مُدارة بالكامل متاحة على AWS أو GCP أو Azure، وتتميز بتوافر عالٍ وتقسيم تلقائي. توفر خيارات السحابة الهجينة والسحابة الخاصة مزيدًا من التحكم في البنية التحتية والبيانات، بينما يوفر Qdrant Edge (تجريبي) بحثًا خفيف الوزن وزمن استجابة منخفضًا بالقرب من مصادر البيانات.
تم هندسة Qdrant للبنائين، ويوفر واجهات برمجة تطبيقات بديهية وأدوات مدمجة، بما في ذلك واجهة مستخدم ويب للاستكشاف والتصور. يتكامل مع أدوات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي الرائدة، ويدعم حالات الاستخدام مثل RAG و GenAI، وعوامل الذكاء الاصطناعي، والبحث الدلالي، وأنظمة التوصية، وتحليل البيانات. أداء المحرك هو نتيجة لبنيته القائمة على Rust، وتحسينات SIMD، ومحرك تخزين مخصص، مما يضمن استخدامًا فعالًا للذاكرة والفهرسة في الوقت الفعلي.
- الفئةقواعد البيانات المتجهة والاسترجاع
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرالسحابة، الهجين، الخاص، الحافة
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ محرك البحث المتجهي Qdrant
بحث متجهي عالي الأداء على نطاق واسع
مفتوح المصدر، مكتوب بلغة Rust
تصفية بيانات وصفية واسعة مع دعم JSON
بحث هجين أصلي (متجهات كثيفة + متفرقة)
دعم المتجهات المتعددة المدمج
تصفية فعالة أحادية المرحلة أثناء اجتياز HNSW
قدرات إعادة ترتيب كاملة الطيف (تعزيز الدرجات، MMR)
خيارات نشر متعددة: سحابة، هجين، خاص، حافة
فهرسة في الوقت الفعلي دون إعادة بناء الفهرس بالكامل
تخزين فعال للذاكرة لمليارات المتجهات
تكميم غير متماثل، قياسي، وثنائي لتقليل الذاكرة
واجهات برمجة تطبيقات سهلة للمطورين (REST، gRPC، عملاء رسميون)
واجهة مستخدم ويب وتصورات مدمجة
استدلال سحابي أصلي للتضمينات
كيفية استخدام محرك البحث المتجهي Qdrant؟
استكشاف الوثائق: فهم بنية Qdrant وقدراته.
اختيار النشر: اختر Qdrant Cloud، أو Hybrid Cloud، أو Private Cloud، أو Edge.
دمج واجهة برمجة التطبيقات: قم بتوصيل تطبيقك باستخدام REST أو gRPC أو العملاء الرسميين.
فهرسة المتجهات: أضف متجهات بياناتك والبيانات الوصفية المرتبطة بها.
تكوين عوامل التصفية: قم بتطبيق تصفية بيانات وصفية متقدمة للاسترجاع الدقيق.
إجراء عمليات البحث: قم بتنفيذ عمليات بحث عن تشابه المتجهات مع خيارات البحث الهجين وإعادة الترتيب.
تحسين الأداء: اضبط الإعدادات لتحقيق السرعة والدقة والنطاق.
حالات استخدام محرك البحث المتجهي Qdrant
- RAG و GenAI
- عوامل الذكاء الاصطناعي
- البحث الدلالي
- أنظمة التوصية
- تحليل البيانات
- البحث عن الصور
- معالجة اللغة الطبيعية
