Qdrant

Qdrant官网

Qdrant是一个开源的向量数据库和向量搜索引擎，提供快速和可扩展的向量相似性搜索服务，支持相似图像搜索、语义文本搜索和推荐系统等应用场景。

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Qdrant简介

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是一个开源的向量数据库和向量搜索引擎，用于快速和可扩展的向量相似性搜索服务。它提供了方便的API，可以将嵌入向量或神经网络编码器转化为完整的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等。

“Qdrant”有哪些功能？

1. 简单易用的API：提供OpenAPI v3规范，可以在几乎任何编程语言中生成客户端库。也可以使用Python或其他编程语言的现成客户端，具有额外的功能。
2. 快速准确的搜索：采用HNSW算法的独特自定义修改，实现近似最近邻搜索。具备最先进的速度和搜索过滤功能，不会影响结果。
3. 可过滤的：支持与向量关联的附加载荷。不仅存储载荷，还允许基于载荷值对结果进行过滤。与Elasticsearch的后过滤不同，Qdrant可以保证检索到所有相关向量。
4. 丰富的数据类型：向量载荷支持多种数据类型和查询条件，包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。载荷过滤条件允许您构建几乎任何自定义业务逻辑，可在相似性匹配之上工作。
5. 分布式云原生：可水平扩展，适用于云环境。无论需要提供多少数据，Qdrant始终可以使用适量的计算资源。
6. 高效利用资源：完全使用Rust语言开发，Qdrant实现了动态查询规划和载荷数据索引。也可为企业提供适用于硬件的构建版本。

应用场景：

1. 相似图像搜索：Qdrant向量数据库可以帮助您找到相似的图像、检测重复图像，甚至可以通过文本描述找到一张图片。Qdrant的过滤功能使您可以在相似性搜索之上应用任意业务逻辑。例如，寻找价格低于20美元的类似服装？搜索最近一年内发布的类似艺术品？Qdrant可以处理所有可能的条件！
2. 语义文本搜索：全文搜索并不总能提供所需的结果。文档可能关键词太少，查询可能太大。一种克服这些问题的方法是使用基于神经网络的语义搜索，它可以与传统搜索结合使用。神经搜索使用语义嵌入来找到具有相似含义的文本。使用Qdrant向量搜索引擎，您可以在几分钟内构建和部署语义神经搜索。
3. 推荐系统：用户行为可以用语义向量来表示，就像文本或图像一样。这个向量可以表示用户的偏好、行为模式或对产品的兴趣。使用Qdrant向量数据库，用户向量可以实时更新，无需部署MapReduce集群。实时了解用户行为。

“Qdrant”如何使用？

您可以通过Docker运行Qdrant容器，并使用提供的API进行向量搜索。具体使用方法可以参考官方的快速入门指南和教程。

Qdrant官网入口网址

https://qdrant.tech/

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