Qdrant官網

Qdrant是一個開源的向量數據庫和向量搜索引擎，提供快速和可擴展的向量相似性搜索服務，支持相似圖像搜索、語義文本搜索和推薦系統等應用場景。

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Qdrant簡介

Qdrant is an Open-Source Vector Database and Vector Search Engine written in Rust. It provides fast and scalable vector similarity search service with convenient API.

什么是”Qdrant”？

Qdrant是一個開源的向量數據庫和向量搜索引擎，用于快速和可擴展的向量相似性搜索服務。它提供了方便的API，可以將嵌入向量或神經網絡編碼器轉化為完整的應用程序，用于匹配、搜索、推薦等。

“Qdrant”有哪些功能？

1. 簡單易用的API：提供OpenAPI v3規范，可以在幾乎任何編程語言中生成客戶端庫。也可以使用Python或其他編程語言的現成客戶端，具有額外的功能。
2. 快速準確的搜索：采用HNSW算法的獨特自定義修改，實現近似最近鄰搜索。具備最先進的速度和搜索過濾功能，不會影響結果。
3. 可過濾的：支持與向量關聯的附加載荷。不僅存儲載荷，還允許基于載荷值對結果進行過濾。與Elasticsearch的后過濾不同，Qdrant可以保證檢索到所有相關向量。
4. 豐富的數據類型：向量載荷支持多種數據類型和查詢條件，包括字符串匹配、數值范圍、地理位置等。載荷過濾條件允許您構建幾乎任何自定義業務邏輯，可在相似性匹配之上工作。
5. 分布式云原生：可水平擴展，適用于云環境。無論需要提供多少數據，Qdrant始終可以使用適量的計算資源。
6. 高效利用資源：完全使用Rust語言開發，Qdrant實現了動態查詢規劃和載荷數據索引。也可為企業提供適用于硬件的構建版本。

應用場景：

1. 相似圖像搜索：Qdrant向量數據庫可以幫助您找到相似的圖像、檢測重復圖像，甚至可以通過文本描述找到一張圖片。Qdrant的過濾功能使您可以在相似性搜索之上應用任意業務邏輯。例如，尋找價格低于20美元的類似服裝？搜索最近一年內發布的類似藝術品？Qdrant可以處理所有可能的條件！
2. 語義文本搜索：全文搜索并不總能提供所需的結果。文檔可能關鍵詞太少，查詢可能太大。一種克服這些問題的方法是使用基于神經網絡的語義搜索，它可以與傳統搜索結合使用。神經搜索使用語義嵌入來找到具有相似含義的文本。使用Qdrant向量搜索引擎，您可以在幾分鐘內構建和部署語義神經搜索。
3. 推薦系統：用戶行為可以用語義向量來表示，就像文本或圖像一樣。這個向量可以表示用戶的偏好、行為模式或對產品的興趣。使用Qdrant向量數據庫，用戶向量可以實時更新，無需部署MapReduce集群。實時了解用戶行為。

“Qdrant”如何使用？

您可以通過Docker運行Qdrant容器，并使用提供的API進行向量搜索。具體使用方法可以參考官方的快速入門指南和教程。

Qdrant官網入口網址

https://qdrant.tech/

OpenI小編發現Qdrant網站非常受用戶歡迎，請訪問Qdrant網址入口試用。