¿Qué es Qdrant?

Qdrant es un proyecto de código abierto, fundado en 2021, que ha ganado popularidad por las funciones que dependen de la búsqueda de vectores de alta dimensión. Los vectores de alta dimensión, es decir, los vectores que representan datos en espacios con muchas dimensiones, ofrecen capacidades analíticas y predictivas avanzadas para tareas basadas en IA, como la búsqueda de similitudes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de imágenes. Estas tareas dependen de la búsqueda de complejos patrones y relaciones dentro de los conjuntos de datos. Pero la administración de vectores de alta dimensión utilizando una herramienta como Qdrant no está exenta de desafíos de rendimiento y requiere algoritmos y técnicas especializados. Además, seguirá necesitando una arquitectura compleja que incluya una base de datos independiente diseñada para almacenar, indexar y recuperar datos de vectores de alta dimensión. Existen opciones más sencillas para manejar grandes conjuntos de datos y cargas de trabajo esenciales.

¿Qué es Qdrant?

Qdrant es una base de datos vectorial de código abierto y un motor de búsqueda de similitudes que se especializa en almacenar y buscar vectores de alta dimensión para facilitar búsquedas de similitud precisas y eficientes. Ofrece opciones de despliegue en la nube y locales, y puede gestionar grandes volúmenes de datos y consultas complejas.

En el moderno sistema de redes neuronales se utilizan vectores de diferentes tamaños y formas, y el tipo de vector depende de cada caso de uso. Qdrant admite vectores dispersos, densos, multivectores y con nombre, que son los tipos más comunes que se emplean actualmente.

Más allá de los tipos de datos vectoriales, Qdrant también puede crear una representación cuantizada de los vectores. Esto permite a Qdrant rescatar eficientemente los vectores originales o ir directamente a la búsqueda. Este proceso se realiza mientras la cuantización se produce en segundo plano, lo que hace que todo el proceso sea optimizado y eficiente.

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Qdrant se especializa en búsqueda vectorial y ha mejorado significativamente el rendimiento para las empresas que utilizan la generación aumentada por recuperación (RAG). Puede ser un gran punto de partida porque es de código abierto y asequible para las organizaciones que recién comienzan con motores de búsqueda y recomendación semánticos.

Para mejorar la precisión, Qdrant utiliza un conjunto de metadatos descriptivos, llamado carga útil, que se puede adjuntar a cada vector para proporcionar contexto adicional. Sin embargo, estas cargas útiles deben estructurarse como JSON. En cambio, Oracle Database 23ai permite devolver JSON, gráficos, texto, relacionales, espaciales y más tipos de datos para una sola consulta. Además, la información no es complementaria al vector; puede ser un filtro propio con muchos más tipos de datos.

Las bases de datos de código abierto, como Qdrant, pueden permitir a las empresas comenzar a explorar casos de uso de búsqueda vectorial a un precio asequible porque no tienen las tarifas de licencia asociadas con soluciones propietarias. Pero mientras que Qdrant puede manejar la búsqueda vectorial de alto rendimiento con grandes conjuntos de datos, la gestión y el mantenimiento de esos conjuntos de datos se complica y resulta costoso. Al utilizar Qdrant, la mayoría de las empresas necesitarán incorporar conjuntamente otras bases de datos para gestionar diversos tipos de datos y métricas. Oracle Database 23ai, por otro lado, puede incorporar la búsqueda vectorial a tu marco de gestión de datos empresariales actual, al tiempo que manejas múltiples tipos de datos y los conjuntos de datos más grandes.

Si estás buscando experimentar con la búsqueda vectorial, una base de datos de código abierto, como Qdrant, puede ser un punto de entrada asequible, a pesar de que también sigue una curva de aprendizaje bastante pronunciada. Está diseñado para ser flexible y adaptable, lo que permite a las empresas integrarlo fácilmente en sus infraestructuras de datos existentes con API y SDK. Sin embargo, al igual que con cualquier opción tecnológica, tus necesidades concretas, tu mix de datos y tu infraestructura determinarán qué base de datos es la adecuada para tu organización. Para muchas empresas, los vectores son un tipo de datos completamente nuevo pero esencial para almacenar, administrar y recuperar. Deben elegir entre bases de datos especializadas y específicas, como Qdrant, o bases de datos multimodales, como Oracle Database 23ai, que admiten todos los tipos de datos del repositorio y son adecuadas para aplicaciones empresariales esenciales, donde la integridad de los datos y las complejas capacidades de consulta resultan vitales.

Preguntas frecuentes sobre Qdrant

¿Para qué se utiliza Qdrant?

Qdrant es una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de similitud que almacena, gestiona y busca de manera eficiente vectores de alta dimensión. Está diseñado para la búsqueda vectorial y no ofrece solidas garantías transaccionales como una base de datos relacional tradicional.

¿Cómo Qdrant garantiza el rendimiento de búsqueda vectorial en tiempo real?

A través de un algoritmo de búsqueda avanzada, llamado gráficos de pequeño mundo navegable jerárquico (HNSW), Qdrant encuentra al vecino más cercano para buscar y proporciona actualizaciones de datos en vivo. Esto significa que las nuevas actualizaciones, incluida la inserción, la eliminación y cualquier modificación, se pueden buscar inmediatamente para obtener resultados modificados en tiempo real.

¿Se puede integrar Qdrant con pipelines de IA/ML existentes?

Sí, Qdrant se puede integrar con marcos de aprendizaje automático (ML), y una plataforma de nube híbrida habilita la integración con AWS, Google Cloud, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y mucho más.

¿Cuáles son las opciones de despliegue de Qdrant?

Qdrant tiene varias opciones de implementación, incluidas las locales, en la nube y las híbridas. Qdrant, desplegado localmente, proporciona una configuración sencilla mediante Docker sin costo adicional. Qdrant Cloud proporciona escalabilidad y fácil acceso. Integrado con los clústeres de Kubernetes, Qdrant Cloud ofrece el alcance adecuado para el servicio gestionado.

¿Cómo es Qdrant en relación con otros motores de búsqueda vectoriales?

Qdrant es una base de datos vectorial que se especializa en almacenar y buscar vectores de alta dimensión. Se ha encontrado que proporciona resultados óptimos y sigue siendo un candidato líder para las empresas que se optan específicamente por motores de búsqueda y bases de datos vectoriales.