Qdrant是什麼
Qdrant是開源的向量數據庫和向量相似性AI搜索引擎，由Andre Zayarni於2021年在德國柏林創立。使用Rust語言開發，支持將多種模態數據轉換爲向量並進行高效存儲與檢索。Qdrant以其高性能和低存儲需求，廣泛應用於個性化推薦、文本圖像識別和實時數據分析等領域。2024年1月，Qdrant完成了2800萬美元的A輪融資，由Spark Capital領投。
Qdrant的主要功能
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向量存儲：Qdrant能夠高效地存儲高維向量數據，適合處理大規模數據集。
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相似性搜索：用戶可以快速檢索與輸入向量相似的向量，這在推薦系統和內容匹配中非常有用。
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多模態數據處理：支持將文本、圖像、音頻和視頻等不同模態的數據轉換爲向量，實現跨模態的搜索和分析。
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實時檢索：提供快速的檢索能力，適合需要實時反饋的應用場景。
如何使用Qdrant
- 訪問網址：訪問Qdrant 官網（qdrant.tech）。
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安裝 Qdrant：使用 Docker 拉取 Qdrant 鏡像並運行
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安裝 Qdrant 客戶端：通過 pip 安裝 Python 客戶端
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初始化 Qdrant 客戶端：在 Python 中初始化 Qdrant 客戶端並連接到 Qdrant 服務
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創建集合（Collection）：創建集合的 schema，並在 Qdrant 中創建集合
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插入向量數據：向集閤中插入向量數據
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創建索引：使用 Python 客戶端創建索引
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搜索向量：運行基本的搜索查詢
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清理資源：在完成操作後，清理資源，確保系統資源得到釋放。
Qdrant的應用場景
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圖像識別：計算機視覺領域，Qdrant 能將圖像轉換爲向量，並快速檢索相似圖像，適用於大規模圖像識別任務。
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自然語言處理：Qdrant 可用於文本分析，如文檔分類、情感分析等，通過向量搜索找到語義相近的文本。
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實時數據分析與監測：Qdrant 提供快速檢索能力，適用於需要實時反饋的數據分析和監測場景。
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混合搜索：結合稀疏和稠密向量搜索，實現豐富的查詢響應，適用需要結合關鍵詞和語義搜索的場景。
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元數據過濾：Qdrant 支持元數據過濾，這使得它在處理包含額外信息的查詢時非常有用，例如在購物助手中根據用戶描述立即響應。
數據統計
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