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何を解決するか

Qdrantは、高次元ベクトル（埋め込み）とその関連メタデータ（ペイロード）を格納、検索、管理するための本番環境対応のベクトル類似性検索エンジンおよびデータベースです。キーワードマッチングにとどまらず、意味に基づく検索へと進むことで、セマンティック検索、推薦、画像検索などのアプリケーションの構築を可能にします。

動作方法

高性能かつ信頼性の高いRustで書かれたQdrantは、「ポイント」としてベクトルとJSONペイロードの組み合わせを格納します。密度型（セマンティック意味用）、スパース型（全文検索用）、マルチベクトル（ColBERTのような複雑なモデル用）の複数のベクトルタイプをサポートしています。検索の最適化にはSIMDハードウェア加速とGPUサポートを用い、量子化技術によりRAM使用量を最大97%まで削減できます。

対象ユーザー

ニューラルネットワークやセマンティックベースのマッチングアプリケーションを開発するAIエンジニアや開発者向けに設計されています。例として、eコマースの商品分類、ビジュアル検索エンジン、長期記憶や効率的なデータ取得を必要とするAIエージェントがあります。

特徴

• ハイブリッド検索: Reciprocal Rank Fusion (RRF) などの融合戦略を用いて、セマンティック検索とキーワード検索の精度を組み合わせます。
• ペイロードでのフィルタリング: キーワードマッチや地理的位置などの条件を用いて、JSONメタデータで複雑な検索結果のフィルタリングが可能です。
• 分散デプロイメント: シャーディングとレプリケーションにより水平スケーリングをサポートし、ダウンタイムゼロの更新が可能。
• Qdrant Edge: アプリケーションプロセス内に軽量で動作し、エッジデバイスでの低遅延・オフライン機能を提供するバージョン。
• 開発者ツールキット: データ探索用のWeb UIと、Go、Rust、JS/TS、Python、.NET、Java用の公式クライアントライブラリを提供。

これは、AIの未来を形作るための基盤です — @qdrant