Qdrant

Qdrant官網(wǎng)

Qdrant是一個開源的向量數(shù)據(jù)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(wù)，支持相似圖像搜索、語義文本搜索和推薦系統(tǒng)等應(yīng)用場景。

網(wǎng)站服務(wù)：低代碼無代碼，免費增值，向量搜索引擎，向量數(shù)據(jù)庫，編程AI，低代碼無代碼，免費增值，向量搜索引擎，向量數(shù)據(jù)庫。

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(shù)據(jù)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(wù)。它提供了方便的API，可以將嵌入向量或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器轉(zhuǎn)化為完整的應(yīng)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(guī)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(xiàn)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(xiàn)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(jié)果。
3. 可過濾的：支持與向量關(guān)聯(lián)的附加載荷。不僅存儲載荷，還允許基于載荷值對結(jié)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(guān)向量。
4. 豐富的數(shù)據(jù)類型：向量載荷支持多種數(shù)據(jù)類型和查詢條件，包括字符串匹配、數(shù)值范圍、地理位置等。載荷過濾條件允許您構(gòu)建幾乎任何自定義業(yè)務(wù)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(huán)境。無論需要提供多少數(shù)據(jù)，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(fā)，Qdrant實現(xiàn)了動態(tài)查詢規(guī)劃和載荷數(shù)據(jù)索引。也可為企業(yè)提供適用于硬件的構(gòu)建版本。

應(yīng)用場景：

1. 相似圖像搜索：Qdrant向量數(shù)據(jù)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(yīng)用任意業(yè)務(wù)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(nèi)發(fā)布的類似藝術(shù)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(jié)果。文檔可能關(guān)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義搜索，它可以與傳統(tǒng)搜索結(jié)合使用。神經(jīng)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(nèi)構(gòu)建和部署語義神經(jīng)搜索。
3. 推薦系統(tǒng)：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?qū)Ξa(chǎn)品的興趣。使用Qdrant向量數(shù)據(jù)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(wǎng)入口網(wǎng)址

https://qdrant.tech/

OpenI小編發(fā)現(xiàn)Qdrant網(wǎng)站非常受用戶歡迎，請訪問Qdrant網(wǎng)址入口試用。