Qdrant - Vector Database
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Qdrant 1.18 - TurboQuant量化方法
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Qdrant 1.18版本推出了TurboQuant量化方法，提供更高的压缩比和相似的召回率。新增内存监控功能，支持查看各组件的内存使用情况。用户可以在现有集合中添加和移除命名向量，简化模型迁移。同时，审计日志功能得到改进，增加了查询日志的API和请求追踪ID支持，提升了安全性和调试效率。
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关键要点
- Qdrant 1.18版本推出了TurboQuant量化方法，提供双倍压缩比和相似的召回率。
- 新增内存监控功能，支持查看各组件的内存使用情况，包括磁盘、RAM和页面缓存。
- 用户可以在现有集合中添加和移除命名向量，简化模型迁移过程。
- 审计日志功能得到改进，增加了查询日志的API和请求追踪ID支持，提升了安全性和调试效率。
- TurboQuant通过快速的Hadamard旋转和长度重归一化步骤，优化了量化过程，支持多种距离度量。
- 版本1.18引入了每个集合的API指标，便于监控和分析性能。
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延伸问答
TurboQuant量化方法的主要优势是什么？
TurboQuant提供双倍的压缩比，同时保持相似的召回率，优化了量化过程。
Qdrant 1.18版本新增了哪些内存监控功能？
新增内存监控功能，支持查看各组件的磁盘、RAM和页面缓存使用情况。
如何在Qdrant中添加和移除命名向量？
用户可以在现有集合中添加和移除命名向量，而无需重新创建集合。
Qdrant 1.18的审计日志功能有哪些改进？
审计日志功能增加了查询日志的API和请求追踪ID支持，提升了安全性和调试效率。
TurboQuant与标量量化相比有什么不同？
TurboQuant在保持相似召回率的同时，提供双倍的压缩比，而标量量化仅能压缩四倍。
Qdrant 1.18版本如何帮助监控API性能？
引入了每个集合的API指标，便于监控和分析性能。
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