- Cohere – Use embeddings Cohere com Qdrant (postagem de blog)
- DocArray – Use Qdrant como um armazenamento de documentos no DocArray
- Haystack – Use Qdrant como um armazenamento de documentos com Haystack (postagem de blog)
- LangChain – Use Qdrant como um backend de memória para LangChain (postagem de blog)
- LlamaIndex – Use Qdrant como um armazenamento de vetores com LlamaIndex
- OpenAI – Plugin de recuperação ChatGPT – Use Qdrant como um back-end de memória para ChatGPT
- Microsoft Semantic Kernel – Use Qdrant como memória persistente com Semantic Kernel
Benchmarks de pesquisa de vetores
O Qdrant executou um monte de benchmarks que compararam o Qdrant com os rivais de código aberto Weaviate, Elasticsearch, Redis e Milvus, cada um rodando em um único nó com 100 threads de pesquisa. Você pode explorar os resultados online. Embora eu raramente confie em benchmarks de fornecedores de produtos de outros fornecedores, o Qdrant se esforçou para torná-los reproduzíveis.
Nuvem Qdrant
O Qdrant Cloud executa clusters totalmente gerenciados em várias regiões do Amazon Web Services, Google Cloud Platform e Microsoft Azure. Ele oferece gerenciamento central de cluster, dimensionamento horizontal e vertical, alta disponibilidade, auto-recuperação, monitoramento central, gerenciamento de log e alertas, backup e recuperação de desastres, atualizações sem tempo de inatividade e usuários ilimitados. As capturas de tela abaixo ilustram muitos dos recursos do Qdrant Cloud.
Criar um cluster Qdrant é uma questão simples de preencher um formulário web. Este é um cluster pago, que tem mais opções do que um cluster gratuito. O Google Cloud Platform é atualmente o menos caro dos três provedores de nuvem suportados.
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As coleções que carreguei atualmente no meu cluster gratuito Qdrant Cloud vieram da execução de código de demonstração ou tutorial, ou do carregamento de conjuntos de dados de amostra.
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O console Qdrant Cloud permite que você execute solicitações em seus clusters interativamente. Observe os links Run|Beautify|Docs acima do código. Os resultados da solicitação mais recente são exibidos à direita. Os botões no canto inferior direito exibem comandos adicionais.
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Aqui estamos visualizando os pontos na coleção mid-styles, que incluem os links para imagens em suas cargas úteis. Observe que os vetores não são exibidos. Você não gostaria de olhar para vetores de comprimento 512 na interface da web, mas se precisar vê-los, você pode copiá-los e colá-los em um editor. Você pode executar uma pesquisa de similaridade de vetores de qualquer ponto clicando no botão “Find Similar” à direita.
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O tutorial interativo do Qdrant Cloud fornece um console com o código já carregado. Você pode clicar no botão Run para cada bloco para prosseguir com as etapas. O resultado exibido à direita é da consulta de pesquisa de vetor Post simples à esquerda.
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O Qdrant permite filtragem por carga útil, bem como pesquisa vetorial, e pode fazer as duas coisas simultaneamente. As palavras-chave do filtro incluem “must”, que é um operador booleano AND; “should”, que é um operador booleano OR, e “must not”, que é um operador de negação, conforme explicado no canto inferior esquerdo. Os resultados à direita são de um filtro “should”.
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Você pode visualizar o status do cluster Qdrant Cloud nos detalhes do cluster. Este é meu cluster gratuito, que, como você pode ver, está saudável e está usando apenas uma fração de sua capacidade.
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Você também pode visualizar as solicitações ao cluster ao longo do tempo e verificar sua latência, que é muito baixa para essas solicitações porque estou apenas brincando interativamente, não executando um aplicativo com uma carga pesada.
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Você pode criar uma visualização dos pontos em uma coleção, filtrá-los, limitar o número de pontos exibidos (importante para coleções grandes) e colorir os pontos com base nos valores de carga útil. A visualização usa um algoritmo de redução de dimensionalidade t-SNE para exibir os vetores de alta dimensão.
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Se o seu cluster Qdrant Cloud não for uma boa opção para seu aplicativo, você pode escalá-lo horizontalmente e/ou verticalmente. Se você tiver mais de um nó no seu cluster, você pode escalá-lo sem incorrer em tempo de inatividade.
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Nuvens híbridas e privadas Qdrant
Você não precisa executar o Qdrant exclusivamente como SaaS em nuvens públicas para usar sua própria interface de nuvem gerenciada muito conveniente. Você também pode executar o Qdrant em clusters Kubernetes sob seu próprio controle, no local ou em instâncias de nuvem, e conectá-los à interface de gerenciamento em execução na nuvem pública. O Qdrant chama isso de nuvem híbrida. Além disso, você pode executar o Qdrant em configurações de nuvem privada, novamente no local ou em instâncias de nuvem, com o gerenciamento de cluster em execução em sua própria infraestrutura, na nuvem pública, no local na borda e até mesmo totalmente isolado.
