Qdrant

Qdrant – это мощная векторная база данных и поисковая система по сходству, которая позволяет разработчикам создавать приложения на основе искусственного интеллекта для сопоставления, поиска, рекомендаций и многого другого. Он предлагает такие функции, как поддержка фильтруемых полезных данных, богатые типы данных и распределяемую масштабируемость.

Ключевые особенности:

1. Фильтруемость: Qdrant позволяет хранить дополнительные полезные данные, связанные с векторами, и фильтровать результаты на основе значений полезных данных.

2. Богатые типы данных: полезные данные вектора в Qdrant поддерживают различные типы данных и условия запросов, такие как сопоставление строк, числовые диапазоны, геолокации и т. д., что позволяет реализовать собственную бизнес-логику.

3. Распределенный и эффективный: Qdrant является облачным и масштабируется горизонтально, эффективно используя вычислительные ресурсы. Реализует динамическое планирование запросов и оптимизированные для оборудования сборки для оптимальной производительности.

Варианты использования:

1. Поиск похожих изображений: благодаря возможностям векторной базы данных Qdrant пользователи могут находить похожие изображения, обнаруживая дубликаты или даже выполняя поиск изображений на основе текстовых описаний.

2. Настраиваемая бизнес-логика: функциональные возможности фильтра Qdrant позволяют применять произвольную бизнес-логику поверх поиска по сходству. Например, находить одежду стоимостью менее 20 долларов или произведения искусства, опубликованные в прошлом году.

3. Сервис поиска блюд: использование демонстрационного сервиса поиска блюд Qdrant в качестве примера варианта использования показывает его способность предлагать варианты обеда на основе визуальных предпочтений или поиска близлежащих мест.

Заключение:

Qdrant предоставляет разработчикам надежное решение для создания приложений на основе искусственного интеллекта, требующих эффективных возможностей поиска по сходству векторов. Его функции, такие как фильтруемые данные, поддержка большого количества типов данных, распределенная масштабируемость, обеспечивают высокую производительность при выполнении сложных задач, таких как поиск изображений по сходству или реализация настраиваемой бизнес-логики поверх операций сопоставления по сходству.