Qdrant

Qdrant एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स वेक्टर सिमिलैरिटी सर्च इंजन है जिसे विशेष रूप से प्रोडक्शन AI और मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के लिए बनाया गया है। 28,500 से अधिक GitHub स्टार्स के साथ, यह सिमेंटिक सर्च, रिकमेंडेशन सिस्टम और AI-पावर्ड एप्लिकेशन बनाने वाले डेवलपर्स के लिए पसंदीदा समाधान बन गया है जिन्हें उच्च-आयामी वेक्टर को कुशलता से स्टोर और सर्च करने की आवश्यकता होती है। Qdrant आधुनिक वेक्टर डेटाबेस की फ्लेक्सिबिलिटी को प्रोडक्शन सिस्टम की परफॉर्मेंस आवश्यकताओं के साथ जोड़ता है।

सामान्य उपयोग के मामले

AI एप्लिकेशन डेवलपर्स Qdrant का उपयोग सिमेंटिक सर्च इंजन बनाने के लिए करते हैं जो केवल कीवर्ड के बजाय अर्थ को समझते हैं, जिससे इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट सर्च और कंटेंट डिस्कवरी सिस्टम को शक्ति मिलती है। ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म प्रोडक्ट रिकमेंडेशन के लिए Qdrant का लाभ उठाते हैं, जो यूजर बिहेवियर और वेक्टर के रूप में एन्कोड किए गए प्रोडक्ट फीचर्स के आधार पर समान आइटम ढूंढते हैं। कंटेंट प्लेटफॉर्म सिमिलैरिटी-आधारित कंटेंट मैचिंग, डुप्लीकेट डिटेक्शन और पर्सनलाइज्ड कंटेंट फीड को सक्षम करने के लिए Qdrant को लागू करते हैं। मशीन लर्निंग टीमें एम्बेडिंग वेक्टर के लिए एक फीचर स्टोर के रूप में Qdrant का उपयोग करती हैं, जिससे उच्च-आयामी स्पेस में रैपिड सिमिलैरिटी क्वेरी और नियरेस्ट नेबर सर्च सक्षम होती है।

मुख्य फीचर्स

• सब-मिलीसेकंड लेटेंसी के साथ हाई-परफॉर्मेंस वेक्टर सिमिलैरिटी सर्च
• मल्टीपल डिस्टेंस मेट्रिक्स (कोसाइन, यूक्लिडियन, डॉट प्रोडक्ट) के लिए सपोर्ट
• एडवांस्ड फिल्टरिंग और फेसेटेड सर्च कैपेबिलिटीज
• रियल-टाइम वेक्टर अपडेट और डिलीशन
• डिस्ट्रीब्यूटेड आर्किटेक्चर के साथ हॉरिजॉन्टल स्केलिंग
• रिच मेटाडेटा के लिए वेक्टर के साथ पेलोड स्टोरेज
• आसान इंटीग्रेशन के लिए RESTful और gRPC API
• कस्टम स्कोरिंग फंक्शन और क्वेरी-टाइम फिल्टरिंग
• स्नैपशॉट और बैकअप फंक्शनैलिटी
• कॉम्प्रिहेंसिव मॉनिटरिंग और मेट्रिक्स
• HNSW और अन्य एडवांस्ड इंडेक्सिंग एल्गोरिदम
• कॉम्प्लेक्स AI एप्लिकेशन के लिए मल्टी-वेक्टर सपोर्ट
• मेमोरी ऑप्टिमाइजेशन के लिए क्वांटाइजेशन सपोर्ट
• बिल्ट-इन ऑथेंटिकेशन और सिक्योरिटी फीचर्स

Hostinger VPS पर Qdrant क्यों डिप्लॉय करें

Hostinger VPS पर Qdrant डिप्लॉय करने से डेडिकेटेड कंप्यूटेशनल रिसोर्सेज मिलते हैं जो वेक्टर ऑपरेशंस और सिमिलैरिटी कैलकुलेशन के लिए आवश्यक हैं, जिससे AI वर्कलोड के लिए कंसिस्टेंट परफॉर्मेंस सुनिश्चित होती है। VPS आपकी विशिष्ट डेटासेट साइज और क्वेरी पैटर्न के आधार पर वेक्टर इंडेक्सिंग और सर्च परफॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए आवश्यक मेमोरी और CPU कंट्रोल प्रदान करता है। अपने वेक्टर कलेक्शन के लिए परसिस्टेंट स्टोरेज और आपके AI एप्लिकेशन के बढ़ने पर रिसोर्सेज को स्केल करने की क्षमता के साथ, आप मैनेज्ड सर्विसेज की सीमाओं के बिना अपने वेक्टर डेटा पर पूरा कंट्रोल बनाए रखते हैं। यह डिप्लॉयमेंट AI स्टार्टअप और एंटरप्राइजेज के लिए एकदम सही है जिन्हें क्लाउड-आधारित वेक्टर डेटाबेस सर्विसेज की जटिलता और लागत के बिना विश्वसनीय, हाई-परफॉर्मेंस वेक्टर सर्च कैपेबिलिटीज की आवश्यकता है।