Qdrant - Vector Database
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Garden如何利用Qdrant扩展专利智能
内容提要
Garden利用Qdrant的可过滤向量搜索技术，加速全球专利分析。通过将超过2亿个专利转化为有意义的向量，Garden实现了快速、高效的专利与产品匹配，显著降低了查询延迟和成本，创造了新的商业机会。
关键要点
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Garden利用Qdrant的可过滤向量搜索技术，加速全球专利分析。
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Garden将超过2亿个专利转化为有意义的向量，实现快速、高效的专利与产品匹配。
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Garden的客户需要在几秒钟内比较数百万个专利-产品配对。
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每个专利包含超过2000个元数据字段，Garden将专利分割成语义上有意义的块，生成数亿个向量。
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Garden最初的解决方案无法满足工程需求，导致高成本和过滤限制。
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通过使用Qdrant的过滤HNSW，Garden实现了所需的搜索语义和24×7的操作支持。
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Garden的查询延迟从250-400毫秒降低到不到100毫秒。
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Garden的存储成本降低了约10倍，能够存储10倍的数据量。
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Qdrant的使用使Garden能够推出全新的业务线——高置信度的侵权检测。
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随着客户基础的增长，Garden计划对每个专利进行更深入的丰富，提取结构化事实。
延伸解读
技术背景与优势
Garden通过Qdrant的可过滤向量搜索技术，显著提升了专利分析的效率。传统的专利分析需要耗费大量时间和人力，而Garden的解决方案能够在几秒钟内处理数百万个专利-产品配对，极大地缩短了响应时间，满足了客户对快速决策的需求。
成本效益分析
使用Qdrant后，Garden的存储成本降低了约10倍，能够存储更多的数据。这种成本效益使得Garden能够在扩展业务的同时，保持财务健康，为未来的增长提供了坚实基础。
新业务机会的开拓
Qdrant的引入不仅提升了现有工作流程的速度，还使Garden能够推出全新的高置信度侵权检测产品。这一新业务线为客户提供了快速的侵权分析，可能带来可观的经济收益，尤其是在与专利相关的法律事务中。
延伸问答
Garden如何利用Qdrant加速专利分析？
Garden利用Qdrant的可过滤向量搜索技术，将超过2亿个专利转化为有意义的向量，从而实现快速、高效的专利与产品匹配。
Garden在专利分析中面临哪些挑战？
Garden最初的解决方案无法满足工程需求，导致高成本和过滤限制，且缺乏基础设施可见性，故障排除缓慢且昂贵。
使用Qdrant后，Garden的查询延迟有何变化？
使用Qdrant后，Garden的查询延迟从250-400毫秒降低到不到100毫秒。
Qdrant如何帮助Garden降低存储成本？
Qdrant的使用使Garden的存储成本降低了约10倍，能够存储10倍的数据量。
Garden推出了哪些新业务线？
Garden推出了高置信度的侵权检测业务，客户可以在几分钟内获得分析结果。
Garden如何处理专利的元数据？
Garden将每个专利分割成语义上有意义的块，生成数亿个向量，以便进行高效的比较和分析。
