O que é Qdrant

O Qdrant é um projeto de código aberto, fundado em 2021, que ganhou popularidade por funções que dependem de busca vetorial de alta dimensão. Vetores de alta dimensão, ou seja, vetores que representam dados em espaços com muitas dimensões, oferecem recursos analíticos e preditivos avançados para tarefas orientadas por IA, como pesquisa de similaridade, processamento de linguagem natural e análise de imagem. Essas tarefas dependem da descoberta de padrões e relacionamentos complicados dentro de conjuntos de dados. Mas lidar com vetores de alta dimensão usando uma ferramenta como o Qdrant vem com desafios de desempenho e requer algoritmos e técnicas especializados. Além disso, você ainda precisará de uma arquitetura complexa que inclua um banco de dados separado projetado para armazenar, indexar e recuperar dados vetoriais de alta dimensão. Há opções mais simples para lidar com grandes conjuntos de dados e cargas de trabalho de missão crítica.

O que é Qdrant

O Qdrant é um banco de dados vetorial de código aberto e um mecanismo de pesquisa por similaridade especializado no armazenamento e na pesquisa de vetores de alta dimensão para permitir buscas por similaridade precisas e eficientes. Oferece opções de implementação na nuvem e on-premises e pode lidar com grandes volumes de dados e consultas complexas.

No sistema moderno de redes neurais, são usados ​​vetores de diferentes tamanhos e formas, sendo que o tipo depende do caso de uso. O Qdrant oferece suporte a vetores esparsos, densos, multivetores e vetores nomeados, os tipos de vetores mais comuns usados atualmente.

Além dos tipos de dados vetoriais, o Qdrant também é capaz de criar uma representação quantizada dos vetores. Isso permite que o Qdrant reavalie com eficiência os vetores originais ou vá diretamente para a pesquisa. Esse processo é feito enquanto a quantização ocorre nos bastidores, o que otimiza e aumenta a eficiência de todo o processo.

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O Qdrant é dedicado à pesquisa vetorial e melhorou significativamente o desempenho para empresas usando geração aumentada de recuperação. Pode ser um ótimo ponto de partida porque é de código aberto e acessível para organizações que estão começando a usar mecanismos de pesquisa e recomendação semântica.

Para melhorar a precisão, o Qdrant usa um conjunto de metadados descritivos, chamado de carga útil, que pode ser anexado a cada vetor para fornecer contexto adicional. No entanto, essas cargas úteis devem ser estruturadas como JSON. Por outro lado, o Oracle Database 23ai permite que JSON, gráficos, texto, relacional, espacial e outros tipos de dados sejam retornados para uma única consulta. Além disso, as informações não são complementares ao vetor; elas podem ser um filtro próprio com muitos outros tipos de dados.

Bancos de dados de código aberto, como o Qdrant, podem permitir que as empresas comecem a explorar casos de uso de pesquisa vetorial a um preço acessível porque não carregam as taxas de licenciamento associadas a soluções proprietárias. Mas, embora o Qdrant possa lidar com pesquisas vetoriais de alto desempenho com grandes conjuntos de dados, gerenciá-los e mantê-los se torna complicado e caro. Ao usar o Qdrant, a maioria das empresas precisará complementar com outros bancos de dados para gerenciar diversos tipos de dados e métricas. O Oracle Database 23ai, por outro lado, pode trazer a pesquisa vetorial para sua estrutura de gerenciamento de dados empresariais existente enquanto lida com vários tipos de dados e os maiores conjuntos de dados.

Se deseja conhecer a pesquisa vetorial, um banco de dados de código aberto, como o Qdrant, pode ser um ponto de partida acessível, apesar da curva de aprendizado bastante acentuada. Ele foi projetado para ser flexível e adaptável, permitindo que as empresas o integrem facilmente às infraestruturas de dados existentes usando APIs e SDKs. Mas, como acontece com qualquer tecnologia, suas necessidades específicas, combinação de dados e opções de infraestrutura determinarão qual banco de dados é o certo para sua organização. Para muitas empresas, os vetores são um tipo de dados totalmente novo, mas essencial para armazenar, administrar e recuperar. Eles precisam escolher entre bancos de dados especializados e específicos, como o Qdrant, ou bancos de dados multimodais, como o Oracle Database 23ai, que oferecem suporte a todos os tipos de dados em um repositório e são adequados para aplicações de missão crítica de nível empresarial, nos quais a integridade dos dados e os recursos complexos de consulta são fundamentais.

Perguntas frequentes sobre o Qdrant

Para que serve o Qdrant?

O Qdrant é um banco de dados vetorial e mecanismo de pesquisa de similaridade que armazena, gerencia e pesquisa com eficiência vetores de alta dimensão. Ele é projetado para pesquisa vetorial e não oferece fortes garantias transacionais, como um banco de dados relacional tradicional.

Como o Qdrant garante o desempenho da pesquisa vetorial em tempo real?

Por meio de um algoritmo de busca avançado, chamado de HNSW (hierarchical navigable small world), o Qdrant encontra o vizinho mais próximo para pesquisar e fornece atualizações de dados em tempo real. Isso significa que novas atualizações, incluindo inserção, exclusão e qualquer modificação, podem ser pesquisadas imediatamente para obter resultados modificados em tempo real.

O Qdrant pode ser integrado aos pipelines de IA/ML existentes?

Sim, o Qdrant pode se integrar a estruturas de machine learning, e uma plataforma de nuvem híbrida permite a integração com AWS, Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e muito mais.

Quais são as opções de implementação do Qdrant?

O Qdrant possui várias opções de implementação, incluindo local, nuvem e híbrido. Implementado localmente, o Qdrant fornece configuração fácil usando o Docker sem custo adicional. O Qdrant Cloud oferece escalabilidade e fácil acesso. Integrado aos clusters do Kubernetes, o Qdrant Cloud fornece o escopo de um serviço gerenciado.

Como o Qdrant se compara a outros mecanismos de pesquisa vetorial?

O Qdrant é um banco de dados vetorial especializado em armazenar e pesquisar vetores de alta dimensão. Descobriu-se que proporciona resultados ideais e continua sendo uma das principais opções para empresas que têm como alvo específico os mecanismos de pesquisas vetoriais e bancos de dados vetoriais.