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Introdução:
Banco de dados de vetor de código aberto e mecanismo de pesquisa.
Adicionado em:
2025-01-13
Visitas mensais:
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O que é Qdrant?

Qdrant é um banco de dados de vetor de código aberto e mecanismo de pesquisa de vetor escrito em Rust. Ele fornece um serviço rápido e escalável de pesquisa de similaridade de vetor com uma API conveniente.

Como usar Qdrant?

Para usar o Qdrant, você pode baixar a imagem do Qdrant do Docker e executá-la. Alternativamente, você pode seguir o Guia de Início Rápido ou o Tutorial passo a passo para construir sua própria pesquisa neural.

Características principais de Qdrant

  • Pesquisa rápida e escalável de similaridade de vetor
  • Suporte para incorporações de vetor e codificadores de rede neural
  • API fácil de usar com especificação OpenAPI v3
  • Pesquisa rápida e precisa com uma modificação personalizada do algoritmo HNSW
  • Resultados filtráveis baseados em valores de carga útil
  • Suporte para tipos de dados ricos e condições de consulta
  • Arquitetura distribuída e nativa da nuvem
  • Utilização eficiente de recursos computacionais

Casos de uso de Qdrant

  • #1 Pesquisa de imagem semelhante
  • #2 Pesquisa semântica de texto
  • #3 Recomendações

Perguntas frequentes de Qdrant

O que é o Qdrant?
Qdrant é um banco de dados de vetor de código aberto e mecanismo de pesquisa de vetor escrito em Rust. Ele fornece um serviço rápido e escalável de pesquisa de similaridade de vetor com uma API conveniente.
Como posso usar o Qdrant?
Para usar o Qdrant, você pode baixar a imagem do Qdrant do Docker e executá-la. Alternativamente, você pode seguir o Guia de Início Rápido ou o Tutorial passo a passo para construir sua própria pesquisa neural.
Quais são as principais características do Qdrant?
As principais características do Qdrant incluem pesquisa rápida e escalável de similaridade de vetor, suporte para incorporações de vetor e codificadores de rede neural, uma API fácil de usar com especificação OpenAPI v3, pesquisa rápida e precisa com uma modificação personalizada do algoritmo HNSW, resultados filtráveis baseados em valores de carga útil, suporte para tipos de dados ricos e condições de consulta, uma arquitetura distribuída e nativa da nuvem e utilização eficiente de recursos computacionais.
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Linkedin de Qdrant
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