Qu'est-ce que Qdrant ?

Qdrant est un projet open source lancé en 2021. Il a su s'imposer pour les fonctions qui dépendent de la recherche vectorielle en haute dimension. Les vecteurs de haute dimension, c'est-à-dire les vecteurs qui représentent des données dans des espaces avec de nombreuses dimensions, offrent des fonctionnalités d'analyse et prédictives avancées pour les tâches basées sur l'IA, telles que la recherche de similarité, le traitement du langage naturel et l'analyse d'images. Ces tâches dépendent de la recherche de modèles et de relations complexes au sein de jeux de données. Toutefois, la manipulation de vecteurs de haute dimension à l'aide d'un outil tel que Qdrant comporte des défis de performance et nécessite des algorithmes et des techniques spécialisés. En outre, vous aurez toujours besoin d'une architecture complexe qui inclut une base de données distincte conçue pour stocker, indexer et extraire des données vectorielles haute dimension. Il existe des options plus simples pour gérer des jeux de données volumineux et des workloads stratégiques.

Qu'est-ce que Qdrant ?

Qdrant est une base de données vectorielle open source et un moteur de recherche de similarité qui se spécialise dans le stockage et la recherche vectorielle haute dimension pour permettre des recherches par similarité précises et efficaces. Elle offre des options de déploiement on-premises et dans le cloud et peut gérer d'importants volumes de données et des requêtes complexes.

Dans le système moderne de réseaux neuronaux, des vecteurs de différentes tailles et formes sont utilisés, avec le type de vecteur selon le cas d'utilisation. Qdrant prend en charge les matrices creuses, denses, à multivecteurs et nommées, les types de vecteurs les plus courants actuellement utilisés.

Au-delà des types de données vectorielles, Qdrant est également capable de créer une représentation quantifiée des vecteurs. Cela permet à Qdrant de réattribuer efficacement un score aux vecteurs d'origine ou d'aller directement à la recherche. Ce processus est effectué alors que la quantification se produit en arrière-plan, ce qui rend l'ensemble du processus optimisé et efficace.

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Qdrant s'est spécialisé dans la recherche vectorielle et a considérablement amélioré la performance des entreprises à l'aide de la génération augmentée par extraction. Qdrant peut être un excellent point de départ, car il est open source et abordable pour les entreprises qui commencent tout juste avec des moteurs de recherche et de recommandation sémantiques.

Pour améliorer la précision, Qdrant utilise un ensemble de métadonnées descriptives, appelé charge utile, qui peut être attaché à chaque vecteur pour fournir un contexte supplémentaire. Cependant, ces payloads doivent être structurées au format JSON. En revanche, Oracle Database 23ai permet de renvoyer, pour une seule requête, des types de données JSON, graphiques, textuels, relationnels, spatiaux et autres. De plus, l'information n'est pas complémentaire au vecteur ; elle peut être un filtre à part avec beaucoup plus de types de données.

Les bases de données open source, comme Qdrant, peuvent permettre aux entreprises de commencer à explorer les cas d'utilisation de la recherche vectorielle à un prix raisonnable, car elles ne nécessitent pas les mêmes licences que les solutions propriétaires. Cependant, bien que Qdrant puisse gérer la recherche vectorielle haute performance avec des jeux de données volumineux, la gestion et la maintenance de ces jeux de données deviennent compliquées et coûteuses. Lors de l'utilisation de Qdrant, la plupart des entreprises devront ajouter d'autres bases de données pour gérer divers types de données et mesures. Oracle Database 23ai, en revanche, peut intégrer la recherche vectorielle à votre structure de gestion des données d'entreprise existante tout en gérant plusieurs types de données et les plus grands jeux de données.

Si vous cherchez à expérimenter la recherche vectorielle, une base de données open source, telle que Qdrant, peut être un point d'entrée abordable, malgré une courbe d'apprentissage assez raide. Elle est conçue pour être flexible et adaptable, ce qui permet aux entreprises de l'intégrer facilement dans leurs infrastructures de données existantes à l'aide d'API et de SDK. Cependant, comme pour tout choix de technologie, ce sont vos besoins spécifiques, votre combinaison de données et vos choix d'infrastructure qui détermineront la base de données la plus adaptée à votre entreprise. Pour de nombreuses entreprises, les vecteurs sont un type de données entièrement nouveau, mais essentiel à stocker, administrer et extraire. Elles doivent choisir entre des bases de données spécialisées, telles que Qdrant, ou des bases de données multimodales, telles qu'Oracle Database 23ai, qui prennent en charge tous les types de données dans un référentiel unique et conviennent aux applications stratégiques de niveau entreprise, où l'intégrité des données et les fonctionnalités d'interrogation complexes sont essentielles.

FAQ sur Qdrant

À quoi sert Qdrant ?

Qdrant est une base de données vectorielle et un moteur de recherche de similarité qui stocke, gère et recherche efficacement des vecteurs de haute dimension. Elle est conçue pour la recherche vectorielle et n'offre pas de garanties transactionnelles solides comme une base de données relationnelle traditionnelle.

Comment Qdrant assure-t-il les performances de recherche vectorielle en temps réel ?

Grâce à un algorithme de recherche avancé, hierarchical navigable small world (HNSW), Qdrant trouve le voisin le plus proche et fournit des mises à jour de données en direct. Cela signifie que les nouvelles mises à jour, y compris l'insertion, la suppression et toute modification, peuvent être immédiatement recherchées pour obtenir des résultats modifiés en temps réel.

Qdrant peut-il être intégré à des pipelines d'IA/ML existants ?

Oui, Qdrant peut s'intégrer aux frameworks de machine learning, et une plateforme cloud hybride permet l'intégration avec AWS, Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure (OCI), etc.

Quelles sont les options de déploiement de Qdrant ?

Qdrant dispose de plusieurs options de déploiement, y compris local, cloud et hybride. Pour les déploiements locaux, Qdrant facilite la configuration à l'aide de Docker sans frais supplémentaires. Qdrant Cloud offre une évolutivité et un accès facile. Lorsqu'il est intégré à des clusters Kubernetes, Qdrant Cloud offre un service géré.

Quelle est la différence entre Qdrant et les autres moteurs de recherche vectorielle ?

Qdrant est une base de données vectorielle spécialisée dans le stockage et la recherche de vecteurs de haute dimension. Elle fournit des résultats optimaux et continue d'être un candidat idéal pour les entreprises qui recherchent spécifiquement un moteur de recherche vectorielle avec une base de données vectorielle.