Qdrant是一个专为下一代AI应用设计的向量相似度搜索引擎和向量数据库。它提供了一个生产就绪的服务,具有便捷的API,可用于存储、搜索和管理点(带有额外有效载荷的向量)。Qdrant特别注重扩展过滤支持,使其在各种基于神经网络或语义的匹配、分面搜索和其他应用中非常有用。
Qdrant使用Rust语言编写,这使得它即使在高负载下也能保持快速和可靠。根据官方基准测试,Qdrant在性能方面表现出色。它可以将嵌入或神经网络编码器转化为功能齐全的应用程序,用于匹配、搜索、推荐等多种用途。
Qdrant还提供了一个完全托管的云服务——Qdrant Cloud,包括一个免费层级,方便用户快速开始使用。
用户可以通过多种方式开始使用Qdrant:
使用Python客户端:可以通过pip安装qdrant-client,然后创建内存中的Qdrant实例或持久化到磁盘的实例。
使用Docker容器:运行官方提供的Docker镜像,可以在本地体验Qdrant的全部功能。
客户端库:Qdrant提供多种编程语言的客户端库,包括Go、Rust、JavaScript/TypeScript、Python、.NET/C#和Java等。
过滤和有效载荷:Qdrant允许将任意JSON有效载荷附加到向量上,支持基于这些有效载荷值进行存储和过滤。
混合搜索与稀疏向量:为了解决向量嵌入在搜索特定关键词时的局限性,Qdrant引入了对稀疏向量的支持。
向量量化和磁盘存储:Qdrant提供多种选项来降低向量搜索的成本并提高资源效率,包括内置的向量量化技术。
分布式部署:Qdrant支持通过分片和复制进行水平扩展,并支持零停机滚动更新。
查询规划和有效载荷索引:利用存储的有效载荷信息优化查询执行策略。
SIMD硬件加速:利用现代CPU架构提供更好的性能。
异步I/O:使用io_uring最大化磁盘吞吐量利用率。
预写日志:确保数据持久性,即使在断电情况下也能保证更新确认。
Qdrant可应用于多个领域,包括但不限于:
Qdrant可以与多个流行的AI和机器学习工具集成,如Cohere、DocArray、Haystack、LangChain、LlamaIndex等。这些集成使得Qdrant能够在各种复杂的AI应用中发挥作用,如问答系统、文档检索、对话系统等。
Qdrant作为一个强大的向量搜索引擎和数据库,为下一代AI应用提供了坚实的基础。无论是在性能、功能还是易用性方面,Qdrant都展现出了卓越的特性。随着AI技术的不断发展,Qdrant将在未来的智能应用中扮演越来越重要的角色。
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