Qdrant
Векторная база данных с открытым исходным кодом и поисковая система.
Qdrant Информация о продукте
Вы когда -нибудь задумывались, что такое Qdrant? Ну, позвольте мне сломать это для вас. Qdrant-это крутая база данных с открытым исходным кодом и поисковую систему, которая была изготовлена с любовью с использованием ржавчины. Он предназначен для турборя, которые будут поиском сходства с вектором, что делает их быстрее и масштабируемыми, чем вы могли бы ожидать. А лучшая часть? Он поставляется с супер-удобным API, который сделает вашу жизнь намного проще.
Как использовать Qdrant?
Итак, вы хотите погрузиться в Qdrant? Фантастика! У вас есть пара вариантов. Вы можете взять изображение Qdrant Docker и поставить его на плавание на своей машине. Или, если вы более практичный ученик, почему бы не проверить руководство быстрого старта или пошаговый учебник? Они там, чтобы помочь вам построить свою собственную систему нейронного поиска с нуля.
Основные особенности Qdrant
Qdrant не просто другая база данных; Он заполнен функциями, которые заставит вас уйти: «Вау, это именно то, что мне нужно!» Вот краткое изложение:
Поиск сходства с вектором молниеносного вектора
Когда -нибудь нужно было найти вещи, которые похожи друг на друга, но быстро? Qdrant обладает вам быстрыми возможностями поиска.
Векторные встраивания и энкодеры нейронной сети
Независимо от того, имеете ли вы дело с изображениями, текстом или чем -то еще, Qdrant поддерживает векторные встраивания и энкодеры нейронной сети, делая ваши поиски еще более умными.
Удобный API
Забудьте о сложных настройках. API Qdrant следует по спецификации OpenAPI V3, что делает его бризом для интеграции и использования.
Пользовательский алгоритм HNSW
Qdrant использует пользовательскую настройку алгоритма HNSW, чтобы гарантировать, что ваши поиски не просто быстрые, но и невероятно точные.
Отфильтруемые результаты
Нужно сузить свой поиск? Qdrant позволяет фильтровать результаты на основе значений полезной нагрузки, предоставляя вам именно то, что вы ищете.
Богатые типы данных и условия запроса
При поддержке всевозможных типов данных и условий запроса Qdrant достаточно универсален, чтобы справиться с тем, что вы бросаете на них.
Распределенный и облачный родной
Построенная для современного мира, архитектура Qdrant является одновременно распределенной и облачной местной, гарантируя, что вы можете масштабироваться по мере необходимости.
Эффективное использование ресурсов
Qdrant гарантирует, что вы получаете максимальную отдачу от своих вычислительных ресурсов, поэтому вы не оставляете палец в ожидании результатов.
Варианты использования Qdrant
Хотите знать, где сияет Qdrant? Вот некоторые из способов, которыми вы можете поставить его на работу:
Подобный поиск изображения
Хотите найти изображения, которые выглядят одинаково? Qdrant может помочь вам легко просеять библиотеку изображений.
Семантический текстовый поиск
Ищете текст, который означает то же самое? Семантический поиск Qdrant сделает ваши поиски более значимыми.
Рекомендации
Рекомендуется ли он продукты, фильмы или что -то еще, Qdrant может помочь вам дать вашим пользователям персонализированные предложения.
FAQ от Qdrant
- Что такое Qdrant?
- Qdrant-это векторная база данных с открытым исходным кодом и поисковая система, встроенная в ржавчину, предназначенную для быстрого и масштабируемого поиска сходства вектора.
- Как я могу использовать Qdrant?
- Вы можете использовать Qdrant, вытащив его изображение Docker или следуя руководству быстрого начала и учебному пособию для создания собственной системы поиска нейронного анализа.
- Каковы основные особенности Qdrant?
- Основные функции Qdrant включают в себя быстрый поиск сходства вектора, поддержку векторных встроений и энкодеров нейронной сети, удобный API, пользовательский алгоритм HNSW для точности, отфильтруемые результаты, поддержку богатых типов данных и условия запроса, распределенную и облачную архитектуру, а также эффективное использование ресурсов.
Нужно связаться с командой Qdrant? Будь то поддержка, обслуживание клиентов или запросы на возврат средств, вы можете найти все контактные данные на странице контакта с нами .
Любопытно о стоимости? Проверьте цены Qdrant , чтобы увидеть, что соответствует вашему бюджету.
Хотите увидеть Qdrant в действии? Отправляйтесь на их канал на YouTube, чтобы получить прохладные демонстрации и учебные пособия.
Оставайтесь в курсе последних из Qdrant, следуя за ними в LinkedIn и Twitter .
Для тех, кто любит погрузиться в код, хранилище Qdrant Github - это место.
Qdrant экрана
Qdrant обзоры
Вы бы порекомендовали Qdrant? Разместите свой комментарий
Qdrant is super fast for vector searches! 🚀 Used it for my AI project, and the Rust backbone makes it crazy reliable. The API is a breeze to work with, but I wish the docs had more examples for newbies like me. Still, it’s a game-changer for semantic search! 😎
