Описание
Qdrant — это мощный опенсорсный движок векторного поиска, разработанный на Rust для обеспечения высокопроизводительного и масштабируемого поиска по сходству векторов. Он предназначен для того, чтобы дать разработчикам возможность создавать сложные системы извлечения данных на базе ИИ, требующие скорости, точности и гибкости в любом масштабе. Qdrant предлагает производственное решение для поиска на базе ИИ, поддерживая различные модели развертывания от облака до периферии.
Читать далее
В основе Qdrant лежит превосходство в извлечении данных в реальном времени, использующее эффективную архитектуру для низкой задержки и высокого охвата. Он оснащен обширной фильтрацией метаданных, позволяющей пользователям хранить метаданные в формате JSON и применять расширенные фильтры, включая вложенные, текстовые и геозапросы. Движок также поддерживает нативный гибридный поиск, бесшовно объединяя поиск по ключевым словам и векторный поиск с использованием плотных или разреженных векторов, с совместимостью с такими алгоритмами, как BM25 и SPLADE++.
Qdrant представляет многовекторные возможности, обеспечивая более выразительное и мультимодальное извлечение данных за счет поддержки нескольких векторов на объект. Его эффективная одноэтапная фильтрация применяется во время обхода HNSW, избегая узких мест предварительной или последующей фильтрации. Кроме того, Qdrant предоставляет полноспектральные возможности переранжирования, позволяя повышать оценки, использовать модели позднего взаимодействия для точности на уровне токенов и диверсифицировать результаты с помощью Maximum Marginal Relevance (MMR).
Платформа создана для корпоративного развертывания, предлагая гибкость для работы локально, в гибридных конфигурациях, на периферии или через Qdrant Cloud. Qdrant Cloud — это полностью управляемый сервис, доступный на AWS, GCP или Azure, отличающийся высокой доступностью и автоматическим шардингом. Варианты Hybrid Cloud и Private Cloud предоставляют больший контроль над инфраструктурой и данными, в то время как Qdrant Edge (Beta) предлагает легкий поиск с низкой задержкой вблизи источников данных.
Разработанный для создателей, Qdrant предоставляет интуитивно понятные API и встроенные инструменты, включая веб-интерфейс для исследования и визуализации. Он интегрируется с ведущими инструментами и фреймворками ИИ, поддерживая такие варианты использования, как RAG & GenAI, AI Agents, Semantic Search, Recommendation Systems и Data Analysis. Производительность движка является результатом его архитектуры на базе Rust, оптимизации SIMD и пользовательского движка хранения данных, обеспечивающего эффективное использование памяти и индексацию в реальном времени.
- КатегорияВекторные базы данных и поиск
- Модель ценообразованияОткрытый исходный код
- РазвёртываниеОблако, Гибрид, Частный, Edge
- ПлатформыВеб
Основные функции Qdrant Vector Search Engine
Высокопроизводительный векторный поиск в масштабе
Опенсорсный, написан на Rust
Расширенная фильтрация метаданных с поддержкой JSON
Нативный гибридный поиск (плотные + разреженные векторы)
Встроенная поддержка многовекторов
Эффективная одноэтапная фильтрация во время обхода HNSW
Полноспектральные возможности переранжирования (повышение оценок, MMR)
Несколько вариантов развертывания: Cloud, Hybrid, Private, Edge
Индексация в реальном времени без полного перестроения индекса
Эффективное по памяти хранилище для миллиардов векторов
Асимметричная, скалярная и бинарная квантизация для уменьшения потребления памяти
Удобные для разработчиков API (REST, gRPC, официальные клиенты)
Встроенный веб-интерфейс и визуализации
Нативный облачный инференс для эмбеддингов
Как использовать Qdrant Vector Search Engine?
Изучите документацию: Поймите архитектуру и возможности Qdrant.
Выберите вариант развертывания: Выберите Qdrant Cloud, Hybrid Cloud, Private Cloud или Edge.
Интегрируйте API: Подключите ваше приложение, используя REST, gRPC или официальные клиенты.
Индексируйте векторы: Добавьте векторы ваших данных и связанные с ними метаданные.
Настройте фильтры: Реализуйте расширенную фильтрацию метаданных для точного извлечения.
Выполняйте поиск: Запускайте поиск по сходству векторов с опциями гибридного поиска и переранжирования.
Оптимизируйте производительность: Настройте параметры для скорости, точности и масштаба.
Варианты использования Qdrant Vector Search Engine
- RAG & GenAI
- AI Agents
- Semantic Search
- Recommendation Systems
- Data Analysis
- Image Search
- Natural Language Processing
