Qdrant

Qdrant est une puissante base de données vectorielle et un moteur de recherche de similarités qui permet aux développeurs de créer des applications d'IA pour la mise en correspondance, la recherche, la recommandation, etc. Il offre des fonctionnalités telles que la prise en charge de la charge utile filtrable, des types de données riches et une évolutivité distribuée.

Fonctionnalités Clés :

1. Filtrable : Qdrant permet le stockage d'une charge utile supplémentaire associée à des vecteurs et permet de filtrer les résultats en fonction des valeurs de la charge utile.

2. Types de Données Riches : La charge utile vectorielle dans Qdrant prend en charge divers types de données et conditions de requête comme la correspondance de chaînes, les plages numériques, les géolocalisations, etc., permettant la mise en œuvre d'une logique métier personnalisée.

3. Distribué & Efficace : Qdrant est natif du cloud et évolue horizontalement tout en utilisant efficacement les ressources de calcul. Il implémente une planification dynamique des requêtes et des constructions matérielles pour des performances optimales.

Cas d'Utilisation :

1. Recherche d'Image Similaire : Avec les capacités de la base de données vectorielle de Qdrant, les utilisateurs peuvent trouver des images similaires en détectant les doublons ou même en recherchant des images en fonction de descriptions textuelles.

2. Logique Métier Personnalisée : La fonctionnalité de filtrage de Qdrant permet d'appliquer une logique métier arbitraire en plus des recherches de similarité. Par exemple, trouver des vêtements à moins de 20 € ou des œuvres d'art publiées au cours de la dernière année.

3. Service de Découverte Alimentaire : En utilisant le service de découverte alimentaire de démonstration de Qdrant comme exemple de cas d'utilisation, on montre sa capacité à suggérer des options de déjeuner en fonction des préférences visuelles ou à rechercher des lieux à proximité.

Conclusion :

Qdrant offre aux développeurs une solution robuste pour créer des applications d'IA nécessitant des capacités efficaces de recherche de similarité vectorielle. Ses fonctionnalités telles que les charges utiles filtrables, la prise en charge de types de données riches, l'évolutivité distribuée garantissent des performances élevées tout en gérant des tâches complexes comme la recherche de similarité d'images ou la mise en œuvre d'une logique métier personnalisée en plus des opérations de correspondance de similarité.