ما المقصود بـ Qdrant؟

يمثل Qdrant مشروع مفتوح المصدر تأسس عام 2021، اكتسب شعبية لوظائفه التي تعتمد على البحث عن متجهات عالية الأبعاد. توفر المتجهات عالية الأبعاد—أي المتجهات التي تمثل البيانات في مساحات ذات أبعاد عديدة—إمكانات تحليلية وتنبؤية مُتقدمة للمهام القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل البحث عن التشابه ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليل الصور. تعتمد هذه المهام على الوصول إلى أنماط وعلاقات مُعقدة داخل مجموعات البيانات. لكن يأتي التعامل مع المتجهات عالية الأبعاد باستخدام أداة مثل Qdrant مع تحديات في الأداء ويتطلب خوارزميات وتقنيات مُتخصصة. بالإضافة إلى ذلك، تظل بحاجة إلى بنية مُعقدة تتضمن قاعدة بيانات مُنفصلة مصممة لتخزين بيانات المتجهات عالية الأبعاد وفهرستها واسترجاعها. توجد خيارات أبسط للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وأحمال العمل بالغة الأهمية.

ما المقصود بـ Qdrant؟

تمثل Qdrant قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر ومحرك للحث عن التشابه مُتخصص في تخزين المتجهات عالية الأبعاد والبحث عنها لتمكين عمليات البحث عن التشابه الدقيقة والفعَّالة. يوفر خيارات نشر سحابية ومحلية ويمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والاستعلامات المُعقدة.

في النظام الحديث للشبكات العصبية، يتم استخدام متجهات ذات أحجام وأشكال مختلفة مع نوع المتجه اعتمادًا على حالة الاستخدام. تدعم Qdrant المتجهات المُتفرقة والكثيفة والمتعددة المتجهات والمُسماة—وهي أكثر أنواع المتجهات شيوعًا المستخدمة حاليًا.

بالإضافة إلى أنواع بيانات المتجه، يمكن لـ Qdrant أيضًا إنشاء تمثيل كمي للمتجهات. يسمح هذا لـ Qdrant بإعادة تنسيق المتجهات الأصلية بكفاءة أو الانتقال مباشرةً إلى البحث. تتم هذه العملية في ظل إجراء قياس كمي وراء الكواليس، مما يجعل العملية بأكملها محسنة وفعَّالة.

استكشف كيف تتميز Oracle في طريقة التحكم في البيانات واتساقها

تتخصص Qdrant في البحث المتجهي وحسنت الأداء بشكل كبير للمؤسسات باستخدام الإنشاء المعزز بالاسترجاع. يمكن أن تكون نقطة انطلاق رائعة لأنها مفتوحة المصدر وبأسعار معقولة للمؤسسات التي بدأت للتو في البحث الدلالي ومحركات التوصية.

لتحسين الدقة، تستخدم Qdrant مجموعة بيانات تعريف وصفية تسمى البيانات المنقولة، يمكن إرفاقها بكل متجه لتوفير سياق إضافي. مع ذلك، يجب تنظيم هذه البيانات المنقولة كتنسيق JSON. على النقيض من ذلك، تسمح Oracle Database 23ai بإرجاع أنواع بيانات JSON والرسم البياني والنص والعلائقي والمكاني والمزيد لاستعلام واحد. بالإضافة إلى ذلك، لا تكون المعلومات تكميلية للمتجه؛ يمكن أن تكون عامل تصفية خاص بها مع العديد من أنواع البيانات الأخرى.

يمكن لقواعد البيانات مفتوحة المصدر، مثل Qdrant السماح للمؤسسات بالبدء في استكشاف حالات استخدام البحث عن المتجهات بسعر مناسب لأنها لا تحمل رسوم الترخيص المرتبطة بالحلول التجارية. لكن في حين يمكن لـ Qdrant التعامل مع البحث عن المتجهات عالية الأداء من خلال مجموعات البيانات الكبيرة، تصبح إدارة مجموعات البيانات هذه وصيانتها مُعقدة ومُكلفة. عند استخدام Qdrant، تحتاج معظم الشركات إلى دعم قواعد البيانات الأخرى لإدارة أنواع البيانات والمقاييس المتنوعة. يمكن لـ Oracle Database 23ai من ناحية أخرى إدخال البحث المتجهي إلى إطار عمل إدارة بيانات المؤسسة الحالي أثناء التعامل مع أنواع بيانات متعددة وأكبر مجموعات بيانات.

إذا كنت تبحث عن تجربة البحث المتجهي، فيمكن أن تكون قاعدة البيانات مفتوحة المصدر مثل Qdrant نقطة دخول وبأسعار معقولة، وذلك برغم منحنى التعلم الحاد إلى حد ما. تم تصميمها لتكون مرنة وقابلة للتكيف، مما يسمح للشركات بدمجها بسهولة في البُنى التحتية للبيانات الحالية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات ومجموعات تطوير البرامج. لكن كما هو الحال في أي اختيار تكنولوجي، تحدد احتياجاتك المحددة ومزيج البيانات وخيارات البنية التحتية قاعدة البيانات المناسبة لمؤسستك. بالنسبة إلى العديد من الشركات، تعد المتجهات نوعًا جديدًا تمامًا من البيانات المهمة لتخزينها وإدارتها واستعادتها. تحتاج إلى الاختيار بين قواعد البيانات المُتخصصة المصممة لغرض معين، مثل قواعد بيانات Qdrant أو قواعد البيانات متعددة الوسائط مثل Oracle Database 23ai، تلك التي تدعم جميع أنواع البيانات في مستودع واحد وهي مناسبة للتطبيقات الحيوية للمهام على مستوى المؤسسة—إذ يكون تكامل البيانات وإمكانات الاستعلام المُعقدة أمرًا حيويًا.

الأسئلة الشائعة حول Qdrant

فيما تستخدم الـ Qdrant؟

تمثل Qdrant قاعدة بيانات متجهات ومحرك بحث عن التشابه يخزِّن المتجهات عالية الأبعاد ويديرها ويبحث عنها بكفاءة. تم تصميمها للبحث عن المتجهات ولا توفر ضمانات معاملات قوية مثل قاعدة البيانات العلائقية التقليدية.

كيف تضمن Qdrant أداء بحث المتجهات فوري؟

من خلال خوارزمية بحث مُتقدمة تُسمى الرسوم البيانية للعالم الصغير القابل للتنقل الهرمي (HNSW)، تجد Qdrant أقرب جار للبحث عنه وتوفر تحديثات للبيانات المباشرة. يعني هذا أنه يمكن البحث فورًا عن التحديثات الجديدة، بما في ذلك الإدراج والحذف وأي تعديل، للحصول على نتائج مُعدلة على الفور.

هل يمكن دمج Qdrant مع مسارات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الحالية؟

نعم، يمكن لـ Qdrant التكامل مع أطر عمل التعلم الآلي، وتسمح منصة السحابة الهجينة بالتكامل مع AWS وGoogle Cloud والبتنية التحتية من Oracle Cloud (OCI) والمزيد.

ما هي خيارات النشر لـ Qdrant؟

تتمتع Qdrant بخيارات نشر مُتعددة، بما في ذلك المحلية والسحابية والهجينة. توفر Qdrant التي تم نشرها محليًا إعدادًا سهلاً باستخدام Docker دون أي رسوم إضافية. توفر Qdrant Cloud قابلية التوسع وسهولة في الوصول. توفر Qdrant Cloud المتكاملة مع مجموعات Kubernetes المجال لخدمة مُدارة.

كيف تقارن Qdrant بمحركات بحث متجه أخرى؟

تُعد Qdrant قاعدة بيانات متجهات مُتخصصة في تخزين المتجهات عالية الأبعاد والبحث عنها. تبين أنها توفر النتائج المثلى ولا تزال مرشحة رائدة للشركات التي تستهدف محركات البحث المتجهي وقواعد بيانات المتجهات على وجه التحديد.