Was ist Qdrant?

Qdrant ist ein Open-Source-Projekt, das 2021 gegründet wurde und schnell an Popularität gewonnen hat – vor allem bei Funktionen, die auf hochdimensionaler Vektorsuche basieren. Hochdimensionale Vektoren, also Daten in Räumen mit vielen Dimensionen, ermöglichen erweiterte Analysen und Vorhersagen für KI-gestützte Aufgaben wie Ähnlichkeitssuche, Natural Language Processing oder Bildanalyse. Solche Aufgaben beruhen darauf, komplexe Muster und Beziehungen in Datensätzen zu erkennen. Die Verarbeitung hochdimensionaler Vektoren mit einem Tool wie Qdrant bringt jedoch Leistungsherausforderungen mit sich und erfordert spezialisierte Algorithmen und Verfahren. Zudem ist dafür eine komplexe Architektur nötig, die eine separate Datenbank umfasst, die speziell für das Speichern, Indizieren und Abrufen hochdimensionaler Vektordaten entwickelt wurde. Für große Datenmengen und geschäftskritische Workloads gibt es jedoch auch einfachere Optionen.

Was ist Qdrant?

Qdrant ist eine Open-Source-Vektordatenbank und eine Suchmaschine für Ähnlichkeiten, die auf das Speichern und Durchsuchen hochdimensionaler Vektoren spezialisiert ist. Sie ermöglicht präzise und effiziente Ähnlichkeitssuchen, bietet Cloud- und On-Premises-Optionen und bewältigt große Datenmengen sowie komplexe Abfragen.

Im modernen System neuronaler Netze werden Vektoren unterschiedlicher Größe und Form verwendet – abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall. Qdrant unterstützt Sparse-, Dense-, Multivectors- und Named-Vectors – die derzeit am häufigsten genutzten Vektortypen.

Neben den Vektordatentypen kann Qdrant auch eine quantisierte Darstellung der Vektoren erstellen. Dadurch lassen sich die ursprünglichen Vektoren effizient neu bewerten oder direkt durchsuchen. Die Quantisierung läuft dabei im Hintergrund ab, was den gesamten Prozess optimiert und besonders effizient macht.

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Qdrant ist auf Vektorsuche spezialisiert und hat die Performance für Unternehmen, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen, deutlich verbessert. Es ist ein idealer Ausgangspunkt, da es Open Source ist und Unternehmen eine kostengünstige Möglichkeit bietet, in semantische Suche und Empfehlungssysteme einzusteigen.

Um die Genauigkeit zu erhöhen, nutzt Qdrant einen beschreibenden Metadatensatz, den sogenannten Payload, der jedem Vektor zusätzlichen Kontext geben kann. Diese Payloads müssen jedoch im JSON-Format vorliegen. Im Gegensatz dazu ermöglicht Oracle Database 23ai, dass JSON-, Graph-, Text-, relationale, räumliche und weitere Datentypen in einer einzigen Abfrage zurückgegeben werden können. Darüber hinaus sind diese Informationen nicht nur eine Ergänzung zum Vektor, sondern können selbst als eigenständiger Filter dienen – und das mit einer deutlich größeren Vielfalt an Datentypen.

Open-Source-Datenbanken wie Qdrant ermöglichen Unternehmen einen kostengünstigen Einstieg in Anwendungsfälle der Vektorsuche, da sie keine Lizenzgebühren wie proprietäre Lösungen erfordern. Zwar kann Qdrant leistungsstarke Vektorsuchen mit großen Datenmengen bewältigen, doch Verwaltung und Pflege dieser Datenbestände werden schnell komplex und teuer. In den meisten Fällen müssen Unternehmen zusätzliche Datenbanken einsetzen, um unterschiedliche Datentypen und Metriken zu verwalten. Oracle Database 23ai hingegen integriert Vektorsuche nahtlos in Ihre bestehende Enterprise-Datenmanagement-Umgebung und verarbeitet dabei mehrere Datentypen sowie selbst die größten Datensätze zuverlässig.

Wenn Sie erste Erfahrungen mit Vektorsuche sammeln möchten, ist eine Open-Source-Datenbank wie Qdrant trotz einer recht steilen Lernkurve ein kostengünstiger Einstieg. Sie ist flexibel und anpassbar und lässt sich über APIs und SDKs leicht in bestehende Dateninfrastrukturen integrieren. Dennoch hängt die Wahl der richtigen Datenbank von Ihren spezifischen Anforderungen, dem Datenmix und Ihrer Infrastruktur ab. Für viele Unternehmen sind Vektoren ein neues, aber entscheidendes Datenelement, das gespeichert, verwaltet und abgerufen werden muss. Hier gilt es abzuwägen, ob eine spezialisierte, dedizierte Datenbank wie Qdrant oder eine multimodale Datenbank wie Oracle Database 23ai die bessere Wahl ist – insbesondere für unternehmenskritische Anwendungen, bei denen Datenintegrität und komplexe Abfragen entscheidend sind.

Häufig gestellte Fragen zu Qdrant

Wofür wird Qdrant verwendet?

Qdrant ist eine Vektordatenbank und Suchmaschine für Ähnlichkeiten, die hochdimensionale Vektoren effizient speichert, verwaltet und durchsucht. Sie ist speziell für die Vektorsuche entwickelt und bietet keine starken Transaktionssicherheiten wie eine klassische relationale Datenbank.

Wie stellt Qdrant die Echtzeit-Vektorsuche sicher?

Durch einen fortschrittlichen Suchalgorithmus, sogenannte Hierarchical Navigable Small World-(HNSW-)Graphen, findet Qdrant den nächstgelegenen Nachbarn und liefert Live-Daten-Updates. Neue Einfügungen, Löschungen oder Änderungen können somit sofort durchsucht werden, um Ergebnisse in Echtzeit bereitzustellen.

Kann Qdrant in bestehende KI/ML-Pipelines integriert werden?

Ja, Qdrant lässt sich mit gängigen Machine-Learning-Frameworks integrieren. Über eine hybride Cloud-Plattform ist zudem die Anbindung an AWS, Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) und weitere Umgebungen möglich.

Welche Bereitstellungsoptionen gibt es für Qdrant?

Qdrant bietet mehrere Bereitstellungsoptionen, darunter lokal, in der Cloud und hybrid. Bei lokaler Bereitstellung lässt sich Qdrant einfach per Docker ohne zusätzliche Kosten einrichten. Qdrant Cloud bietet Skalierbarkeit und einfachen Zugriff. In Kubernetes-Cluster integriert, kann Qdrant Cloud auch als Managed Service betrieben werden.

Wie schneidet Qdrant im Vergleich zu anderen Vektorsuchmaschinen ab?

Qdrant ist eine Vektordatenbank, die auf das Speichern und Durchsuchen hochdimensionaler Vektoren spezialisiert ist. Sie liefert optimale Ergebnisse und bleibt eine der führenden Optionen für Unternehmen, die gezielt Vektorsuchmaschinen und Vektordatenbanken einsetzen möchten.