Qdrant là một cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở hiệu suất cao và động cơ tìm kiếm tương đồng, được thiết kế cho các ứng dụng AI và học máy, nhằm lưu trữ và truy vấn vectơ có độ dài lớn một cách hiệu quả.
Chủ yếu được ứng dụng cho: hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation), hệ thống đề xuất cá nhân hóa, tìm kiếm ngữ nghĩa, phát triển tác nhân AI và phân tích, phát hiện dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô lớn.
Cung cấp triển khai tại chỗ, dịch vụ đám mây công quản lý hoàn toàn Qdrant Cloud, giải pháp đám mây lai cân bằng giữa tính linh hoạt và quyền riêng tư, và phiên bản Qdrant Edge dành cho tính toán biên.
Sản phẩm lõi của Qdrant dựa trên giấy phép Apache 2.0 và được phát hành nguồn mở, có thể sử dụng miễn phí. Đồng thời cung cấp dịch vụ đám mây được quản lý thương mại và các giải pháp cấp doanh nghiệp.
Hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu đa mô hình như văn bản, hình ảnh, âm thanh thành vectơ để thực hiện tìm kiếm tương đồng, đồng thời hỗ trợ tìm kiếm hỗn hợp giữa vectơ và metadata có cấu trúc.
Bạn có thể tham khảo các bài kiểm tra chuẩn chính thức, hoặc sử dụng các công cụ bên thứ ba như VectorDBBench để đánh giá thực tế theo các tiêu chí như tốc độ truy vấn, khả năng đồng thời và tỉ lệ thu hồi.
MongoDB là nền tảng cơ sở dữ liệu hiện đại theo hướng tài liệu. Dịch vụ đám mây cốt lõi MongoDB Atlas cung cấp giải pháp cơ sở dữ liệu được quản lý toàn diện. Nền tảng tích hợp sẵn khả năng tìm kiếm vector, giúp nhà phát triển xây dựng ứng dụng thông minh dựa trên AI tạo sinh và hỗ trợ doanh nghiệp hiện đại hóa quản lý dữ liệu cùng chuyển đổi kiến trúc hệ thống.
Qdrant là một nền tảng cơ sở dữ liệu vectơ tập trung vào tìm kiếm vectơ theo độ tương đồng với hiệu suất cao, cung cấp các giải pháp đám mây, đám mây lai và dành cho doanh nghiệp. Nền tảng này giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp xử lý hiệu quả nhu cầu truy vấn vectơ quy mô lớn cho các tình huống AI, hệ thống đề xuất và Retrieval-Augmented Generation (RAG).
