Qdrant

Qdrant est une plateforme de base de données vectorielle, axée sur la fourniture de services de recherche de similarité vectorielle haute performance, adaptée à l'IA, aux systèmes de recommandation et à la recherche avancée nécessitant le traitement de données vectorielles.

Ses usages principaux incluent le stockage et la recherche efficace de données vectorielles, prenant en charge des applications telles que la RAG, les systèmes de recommandation, la recherche sémantique et la détection d’anomalies qui nécessitent un appariement rapide de similarité vectorielle.

Qdrant propose le logiciel de base de données vectorielle, le service cloud hébergé (Qdrant Cloud), des solutions de déploiement multicloud (Qdrant Hybrid Cloud) et des solutions d'entreprise. De plus, il existe une version Edge en phase de test (Qdrant Edge).

Selon les solutions proposées, Qdrant convient aux secteurs tels que le commerce électronique et le legal tech, ainsi qu’aux scénarios nécessitant la construction de RAG, de systèmes de recommandation, de recherches sémantiques avancées, d’analyse de données et d’agents IA.

Pas nécessairement. Vous pouvez choisir de déployer et gérer vous-même le logiciel de base de données, ou utiliser le service cloud géré (Qdrant Cloud) pour vous décharger de la gestion de l’infrastructure.

Selon les notes de version, Qdrant optimise continuellement les performances, par exemple en introduisant une construction d’index incrémentale pour réduire la consommation de ressources, en optimisant la mémoire et les E/O pour augmenter le débit en haute concurrence, et en améliorant les algorithmes de compression vectorielle.

Oui. Qdrant prend en charge des formules de scoring côté serveur, permettant aux développeurs d’intégrer directement une logique de tri personnalisée au niveau de la base de données pour ajuster dynamiquement le poids de la similarité vectorielle.

Selon les informations de mise à jour, les versions récentes introduisent des fonctionnalités telles que le feedback de pertinence, le multi-tenancy hiérarchique, ACORN, une amélioration de la recherche en texte intégral, tout en poursuivant l’optimisation des performances et la réduction de la latence en queue.

Vous pouvez généralement commencer par consulter la documentation officielle pour développeurs afin de comprendre comment intégrer et utiliser. Selon vos besoins, vous pouvez télécharger la version open source pour un déploiement local, ou vous inscrire pour utiliser le service cloud géré.