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qdrant

qdrant

面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库

Qdrant是一个面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库，提供了一个便捷的API用于存储、搜索和管理数据点。它支持扩展筛选，可用于各种基于神经网络或语义匹配的应用，如分面搜索等。Qdrant支持完全托管的云服务，包括免费层。具备高性能和可扩展性，适用于各种规模的部署。

Qdrant向量搜索引擎AI应用神经网络语义搜索Github开源项目热门
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Qdrant：下一代AI应用的向量搜索引擎

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。

优势与特点

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。

入门指南

用户可以通过多种方式开始使用Qdrant：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

核心功能

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. SIMD硬件加速：利用现代CPU架构提供更好的性能。

  7. 异步I/O：使用io_uring最大化磁盘吞吐量利用率。

  8. 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。

应用场景

Qdrant可应用于多个领域，包括但不限于：

  • 语义文本搜索
  • 相似图像搜索
  • 推荐系统
  • 聊天机器人
  • 匹配引擎
  • 异常检测

集成与生态系统

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。

结语

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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