Qdrant - Vector Database
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Qdrant 1.12 - 距离矩阵、分面计数与磁盘索引
原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Qdrant 1.12.0发布，新增功能包括距离矩阵API、GUI数据探索、分面API、磁盘文本索引和地理索引。距离矩阵API提升大数据集效率，适用于零售客户行为分析。分面API类似SQL的GROUP BY，帮助理解数据分布。磁盘文本和地理索引减少内存使用，适合大规模数据。新功能可在Web UI中可视化，增强数据关系分析。
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关键要点
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Qdrant 1.12.0发布，新增距离矩阵API、GUI数据探索、分面API、磁盘文本索引和地理索引。
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距离矩阵API提高大数据集的效率，适用于零售客户行为分析。
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分面API类似SQL的GROUP BY，帮助理解数据分布。
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磁盘文本索引和地理索引减少内存使用，适合大规模数据。
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距离矩阵API可用于数据探索，支持聚类和降维任务。
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使用案例：零售公司可通过距离矩阵API对客户进行购买行为细分。
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分面API可高效计数和聚合数据集中特定字段的值，类似于SQL中的COUNT(*)。
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文本索引和地理索引支持在磁盘上存储，减少内存占用。
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磁盘索引在首次访问时会有轻微延迟，但后续查询将受益于磁盘缓存。
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用户可以根据需要选择将哪些字段存储在内存或磁盘上。
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延伸问答
Qdrant 1.12.0的新功能有哪些？
新增距离矩阵API、GUI数据探索、分面API、磁盘文本索引和地理索引。
距离矩阵API的主要用途是什么？
用于高效计算向量之间的距离，适合大数据集的聚类和降维任务。
分面API如何帮助数据分析？
分面API可以动态聚合和计数特定字段的唯一值，类似于SQL中的GROUP BY，帮助理解数据分布。
磁盘索引的优势是什么？
磁盘索引减少内存使用，适合大规模数据，首次访问时有轻微延迟，但后续查询受益于磁盘缓存。
如何使用分面API进行数据过滤？
可以通过指定字段和过滤条件，使用POST请求来获取特定值的计数，例如按颜色过滤产品的大小。
Qdrant 1.12.0如何支持地理数据索引？
通过将地理索引存储在磁盘上，允许处理大规模地理数据集而不消耗系统内存。
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