Qdrant 面向下一代 AI 应用的矢量数据库

1,741次阅读
没有评论

软件简介

Qdrant 是一个矢量相似度搜索引擎和矢量数据库。它提供了一个生产就绪的服务,带有一个方便的 API 来存储、搜索和管理点 —— 带有额外有效载荷的矢量 Qdrant 是为扩展过滤支持而定制的。它使它可用于各种神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用程序。

Qdrant 是用 Rust 编写的,即使在高负载下也能快速可靠。可参阅基准。借助 Qdrant,嵌入或神经网络编码器可以变成成熟的应用程序,用于匹配、搜索、推荐等。也可在云中使用 https://cloud.qdrant.io/

特性:

过滤和有效载荷

Qdrant 使 JSON 有效载荷与向量相关联,从而根据有效载荷值提供存储和过滤。它支持 should、must 和 must_not 条件的各种组合,确保检索所有相关的向量,与 ElasticSearch post-filtering 不同。

丰富的数据类型

矢量负载适应不同的数据类型和查询条件,包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。这些过滤条件使你能够在相似性匹配之上创建自定义业务逻辑。

Query Planning 和 Payload Indexes

Query planner 利用存储的有效负载信息来优化查询执行。例如,受过滤器限制的较小搜索空间可能会受益于对索引的完全暴力破解。

SIMD 硬件加速

Qdrant 利用现代 CPU x86-x64 架构,在现代硬件上提供更快的搜索性能。

Write-Ahead Logging

Qdrant 通过更新确认确保数据持久性,即使在断电期间也是如此。更新日志存储所有操作,可以毫不费力地重建最新的数据库状态。

分布式部署

从 v0.8.0 开始,Qdrant 支持分布式部署。多台 Qdrant 机器形成一个集群,用于水平扩展,通过 Raft 协议进行协调。

Stand-alone

Qdrant 独立运行,不依赖外部数据库或编排控制器,简化了配置。

正文完
可以使用微信扫码关注公众号(ID:xzluomor)
post-qrcode
 
评论(没有评论)