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Qdrant

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Présentation：
Base de données vectorielle et moteur de recherche open-source.
Ajouté le：
2025-01-13
Visites mensuelles：
webTraffic 72K
Réseaux sociaux et e-mail：
youtube linkedin twitter
URL：
https://qdrant.io
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Qdrant Informations sur le produit

Qu'est-ce que Qdrant ?

Qdrant est une base de données vectorielle et un moteur de recherche vectorielle open-source écrit en Rust. Il fournit un service de recherche de similarité vectorielle rapide et scalable avec une API pratique.

Comment utiliser Qdrant ?

Pour utiliser Qdrant, vous pouvez extraire l'image Qdrant depuis Docker et l'exécuter. Alternativement, vous pouvez suivre le guide de démarrage rapide ou le tutoriel pas à pas pour construire votre propre recherche neuronale.

Fonctionnalités principales de Qdrant

  • Recherche de similarité vectorielle rapide et scalable
  • Support des plongements vectoriels et des encodeurs de réseaux neuronaux
  • API facile à utiliser avec la spécification OpenAPI v3
  • Recherche rapide et précise avec une modification personnalisée de l'algorithme HNSW
  • Résultats filtrables basés sur les valeurs de charge utile
  • Support de types de données riches et de conditions de requête
  • Architecture distribuée et cloud-native
  • Utilisation efficace des ressources informatiques

Cas d'appui de Qdrant

  • #1 Recherche d'images similaires
  • #2 Recherche de texte sémantique
  • #3 Recommandations

FAQ de Qdrant

Qu'est-ce que Qdrant?
Qdrant est une base de données vectorielle et un moteur de recherche vectorielle open-source écrit en Rust. Il fournit un service de recherche de similarité vectorielle rapide et scalable avec une API pratique.
Comment puis-je utiliser Qdrant?
Pour utiliser Qdrant, vous pouvez extraire l'image Qdrant depuis Docker et l'exécuter. Alternativement, vous pouvez suivre le guide de démarrage rapide ou le tutoriel pas à pas pour construire votre propre recherche neuronale.
Quelles sont les fonctionnalités principales de Qdrant?
Les fonctionnalités principales de Qdrant incluent une recherche de similarité vectorielle rapide et scalable, un support des plongements vectoriels et des encodeurs de réseaux neuronaux, une API facile à utiliser avec la spécification OpenAPI v3, une recherche rapide et précise avec une modification personnalisée de l'algorithme HNSW, des résultats filtrables basés sur les valeurs de charge utile, un support de types de données riches et de conditions de requête, une architecture distribuée et cloud-native, et une utilisation efficace des ressources informatiques.
Qdrant E-mail d'assistance, contact du service client et contact de remboursement, etc.
Plus de contacts, visitez la page Contactez-nous(https://qdrant.to/contact-us)
Qdrant Tarifs
Lien de tarification Qdrant : https://qdrant.tech/pricing/
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Lien de Youtube Qdrant : https://www.youtube.com/channel/UC6ftm8PwH1RU_LM1jwG0LQA
Qdrant Linkedin
Lien de Linkedin Qdrant : https://qdrant.to/linkedin
Qdrant Twitter
Lien de Twitter Qdrant : https://qdrant.to/twitter
Qdrant Github
Lien de Github Qdrant : https://github.com/qdrant/qdrant

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Qdrant Analyse du trafic web

Historique des visites

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  • Pages par visite 6.12
  • Taux de rebond 37%

Jan 2024-Jul 2025 Trafic global

Géographie

Top 5 régions
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  • flag France 8800
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Jan 2024-Jul 2025 DéSKTOP uniquement

Sources de trafic

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Jan 2024-Jul 2025 DéSKTOP uniquement

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