Qdrant

Qdrant: рево­лю­ция в мире век­тор­ных баз дан­ных. В век искус­ствен­но­го интел­лек­та и машин­но­го обу­че­ния кри­ти­че­ски важ­но нахо­дить свя­зи меж­ду огром­ны­ми мас­си­ва­ми данных. 

А что если речь идет об обра­бот­ке неструк­ту­ри­ро­ван­ных дан­ных — изоб­ра­же­ний, аудио, видео? Здесь на сце­ну выхо­дит Qdrant— высо­ко­про­из­во­ди­тель­ная век­тор­ная база дан­ных, спо­соб­ная орга­ни­зо­вы­вать дан­ные по их схожести.

Под­пи­ши­тесь на Telegram‑канал Tiku Digital

Что такое Qdrant?

Qdrant — это open-source век­тор­ная база дан­ных, раз­ра­бо­тан­ная немец­ким стар­та­пом, кото­рая поз­во­ля­ет хра­нить и обра­ба­ты­вать неструк­ту­ри­ро­ван­ные дан­ные, исполь­зуя чис­ло­вые пред­став­ле­ния (век­то­ры). База дан­ных напи­са­на на Rust, что дела­ет её не толь­ко быст­рой, но и безопасной.

Основ­ная цель — обес­пе­чить эффек­тив­ный поиск схо­же­сти (vector similarity search), что осо­бен­но полез­но в задачах:

• Реко­мен­да­тель­ных систем
• Обна­ру­же­ния мошенничества
• Поис­ка по изображениям
• Раз­ра­бот­ки диа­ло­го­вых ИИ

Как это работает?

В отли­чие от тра­ди­ци­он­ных реля­ци­он­ных баз дан­ных, кото­рые рабо­та­ют с таб­ли­ца­ми и запро­са­ми на SQL, век­тор­ные базы дан­ных рабо­та­ют с высо­ко­раз­мер­ны­ми век­то­ра­ми. Они пред­став­ля­ют объ­ек­ты (кар­тин­ки, текст, аудио) в виде чис­ло­вых после­до­ва­тель­но­стей, а затем нахо­дят схо­жие объ­ек­ты по бли­зо­сти их векторов.

Прин­цип рабо­ты мож­но выра­зить математически:

similarity(A, B) = 1 - cosine_distance(A, B)

Где A и B — это век­то­ры объ­ек­тов, а cosine_​distance — коси­нус­ное рас­сто­я­ние меж­ду ними.

Ключевые возможности

• Высо­кая про­из­во­ди­тель­ность бла­го­да­ря Rust
• Поиск бли­жай­ших сосе­дей (ANN — Approximate Nearest Neighbors)
• Под­держ­ка филь­тра­ции и теги­ро­ва­ния данных
• API для инте­гра­ции с попу­ляр­ны­ми фрейм­вор­ка­ми машин­но­го обучения
• Рабо­та как в обла­ке, так и локально

Где используется?

Век­тор­ные базы дан­ных стре­ми­тель­но наби­ра­ют попу­ляр­ность. По про­гно­зам Gartner, к 2026 году 30% ком­па­ний будут исполь­зо­вать такие базы дан­ных, хотя в 2023 году этот пока­за­тель состав­лял все­го 2%.

Неко­то­рые обла­сти применения:

Как Qdrant помогает ИИ-моделям?

Боль­шин­ство LLM (Large Language Models) обу­ча­ют­ся на ста­ти­че­ских дан­ных, что огра­ни­чи­ва­ет их акту­аль­ность. Одна­ко, если под­клю­чить модель к Qdrant, она смо­жет нахо­дить новые зна­ния, срав­ни­вая запрос поль­зо­ва­те­ля с хра­ни­мы­ми векторами.

При­мер:

• Модель обу­ча­лась в 2021 году и не зна­ет про собы­тия 2024 года
• При под­клю­че­нии к Qdrant она полу­ча­ет век­тор­ное пред­став­ле­ние новых данных
• Алго­ритм вычис­ля­ет схо­жесть и извле­ка­ет реле­вант­ную информацию

Будущее векторных баз данных

Рост инте­ре­са к век­тор­ным базам дан­ных впе­чат­ля­ет: за послед­ние два года чис­ло запро­сов «vector database» уве­ли­чи­лось на 425%. Сре­ди кон­ку­рен­тов мож­но выделить:

• LanceDB ($11M инвестиций)
• Weaviate ($67M инвестиций)
• Milvus ($113M инвестиций)

Одна­ко Qdrant выде­ля­ет­ся за счет высо­кой ско­ро­сти рабо­ты и про­сто­ты инте­гра­ции, что дела­ет его отлич­ным выбо­ром как для иссле­до­ва­те­лей, так и для бизнеса.

Вывод

Если ваш про­ект свя­зан с обра­бот­кой неструк­ту­ри­ро­ван­ных дан­ных, Qdrant может стать иде­аль­ным реше­ни­ем. Он уже актив­но исполь­зу­ет­ся в AI-раз­ра­бот­ке, кибер­без­опас­но­сти и финан­со­вом ана­ли­зе. А учи­ты­вая его откры­тый исход­ный код и мощ­ные воз­мож­но­сти, мож­но ожи­дать, что Qdrant ста­нет стан­дар­том для рабо­ты с век­тор­ны­ми дан­ны­ми в бли­жай­шие годы.