Bazaarvoice如何通过Qdrant扩展AI驱动的产品洞察
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Bazaarvoice通过Qdrant实现了对数十亿条评论的实时智能分析，显著提升了客户购物体验。迁移后，存储效率提高100倍，查询延迟保持在100毫秒以内，支持新AI产品开发，简化了操作复杂性。
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关键要点
- Bazaarvoice通过Qdrant实现了对数十亿条评论的实时智能分析，提升了客户购物体验。
- 迁移后，存储效率提高100倍，查询延迟保持在100毫秒以内。
- Bazaarvoice的核心数据集主要由文本评论组成，面临规模和结构的挑战。
- 最初使用PostgreSQL进行向量搜索，但随着使用增长，缺点逐渐显现。
- 选择Qdrant的原因包括多租户支持、量化存储、混合云部署和操作简化。
- 迁移过程中，Bazaarvoice成功将4到5TB的数据迁移到Qdrant，同时保持性能提升。
- Qdrant的使用使得基础设施成本显著降低，同时提升了查询性能。
- Qdrant消除了工程摩擦，使得跨产品和跨类别查询变得更加高效。
- Qdrant的成功使Bazaarvoice能够开发新的AI产品，如AI购物助手和AI洞察。
- Bazaarvoice计划将更多工作负载迁移到Qdrant，以进一步优化性能和降低成本。
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