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宣布2026年旧金山向量空间日

2026年6月11日,Qdrant将在旧金山举办第二届Vector Space Day,主题包括AI基础设施、搜索相关性和语义检索。活动将包括深度讨论、快速演讲和社交时光,并举行全球黑客马拉松,鼓励创新的向量搜索应用。

宣布2026年旧金山向量空间日

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-04-21T00:00:00Z
Qdrant技能用于AI代理

标准RAG教程介绍了如何将文档嵌入并存储在向量数据库中以进行检索。Qdrant技能帮助AI代理理解向量搜索的工程决策,解决内存和延迟问题。Cosmos平台通过多种功能组合实现高效搜索体验,并提供诊断决策树,提升搜索质量和性能。

Qdrant技能用于AI代理

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-03-31T00:00:00Z
掌握Qdrant的多向量搜索

Qdrant推出了免费的多向量搜索课程,旨在帮助开发者深入理解多向量检索。课程分为四个模块,涵盖文本、多模态搜索及优化评估,适合有基础的机器学习和搜索工程师。完成课程并通过认证考试可获得Qdrant证书。

掌握Qdrant的多向量搜索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-03-24T00:00:00Z
从边缘到云的Qdrant视频异常检测

该系统利用最近邻搜索进行异常检测,无需标记异常类型。它将正常活动嵌入Qdrant,实时分析新视频片段以识别异常,适用于监控和制造安全等领域,降低云处理成本。

从边缘到云的Qdrant视频异常检测

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-03-15T00:00:00Z
我们筹集了5000万美元,以构建可组合的向量搜索作为核心基础设施

Qdrant宣布获得5000万美元B轮融资,专注于构建支持AI系统的信息检索基础设施。其采用Rust架构,确保低延迟和高性能,适用于多种设备。Qdrant的可组合检索引擎满足不同工作负载需求,提高AI功能的灵活性和效率。

我们筹集了5000万美元,以构建可组合的向量搜索作为核心基础设施

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-03-12T00:00:00Z
Qdrant与谷歌Gemini嵌入2的结合

谷歌推出Gemini Embedding 2,这是首个全面支持文本、图像、视频、音频和PDF的多模态嵌入模型,能够直接处理各类模态,避免信息损失,并支持灵活的输出维度。Qdrant数据库与之完美适配,简化了不同模态嵌入的存储与检索过程。该技术可应用于多模态检索、跨模态语义搜索和统一内容推荐等领域。

Qdrant与谷歌Gemini嵌入2的结合

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-03-10T00:00:00Z
GlassDollar如何通过从Elasticsearch迁移到Qdrant来提升高召回率的资源获取

GlassDollar帮助企业发现和比较创新初创公司,迁移至Qdrant后,检索速度和准确性显著提升,用户参与度和书签数量均增长三倍。未来将继续优化查询扩展和重排序模型,以提高匹配准确性。

GlassDollar如何通过从Elasticsearch迁移到Qdrant来提升高召回率的资源获取

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-03-04T00:00:00Z
Qdrant 1.17 - 相关反馈与搜索延迟改进

Qdrant 1.17.0版本发布,新增相关反馈查询功能,优化搜索结果;改进搜索延迟,提升查询响应速度;新API增强集群监控,优化用户界面体验。

Qdrant 1.17 - 相关反馈与搜索延迟改进

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-02-20T08:00:00Z
Qdrant中的相关反馈

Qdrant推出的“相关反馈查询”工具旨在提高向量搜索结果的相关性。该工具经济且可扩展,允许用户通过反馈模型优化检索过程,克服传统方法的局限性,适用于多种数据类型,并在整个向量空间中有效工作。

Qdrant中的相关反馈

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-02-19T21:00:00Z
Bazaarvoice如何通过Qdrant扩展AI驱动的产品洞察

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。

Bazaarvoice如何通过Qdrant扩展AI驱动的产品洞察

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-02-10T00:00:00Z
Sketch & Search:Google DeepMind x Qdrant x Freepik 黑客马拉松获奖者

全球黑客马拉松Sketch & Search汇聚开发者,探索AI驱动的创意流程。参赛团队需构建结合生成模型、视觉创作和向量搜索的系统。获奖项目包括Prometheus、Roast My Snack和AutoScape,展示了检索在创意和实用性中的基础作用。

Sketch & Search:Google DeepMind x Qdrant x Freepik 黑客马拉松获奖者

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-02-03T00:00:00Z
Qdrant Academy正式推出认证

Qdrant Academy推出“Qdrant Essentials”认证,旨在帮助开发者掌握高维搜索技能。完成课程并通过考试后,学员将获得数字证书,证明其具备高效搜索系统架构的能力,从而提升职业竞争力,体现对AI领域的专业理解。

Qdrant Academy正式推出认证

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-01-28T00:00:00Z
Anima Health如何利用Qdrant扩展临床文档智能

英国初级医疗系统面临医生短缺和行政负担重的问题。Anima Health开发了一种临床操作系统,利用Qdrant进行向量搜索和数据分析,提高医疗效率和患者体验,帮助医生快速获取信息,减少行政工作,提升决策质量。Anima旨在构建更自主的临床系统,持续支持医生。

Anima Health如何利用Qdrant扩展临床文档智能

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-01-28T00:00:00Z
Kakao如何利用Qdrant构建AI驱动的内部服务台

Kakao推出了AI驱动的内部服务台代理,利用Qdrant作为核心向量存储,解决员工快速获取内部知识的问题。该系统结合混合搜索和元数据过滤,显著提升查询速度和准确性,支持约100万个向量,增强员工满意度和支持效率。未来,Kakao计划扩展知识库并探索更多功能。

Kakao如何利用Qdrant构建AI驱动的内部服务台

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-01-27T00:00:00Z
在Flipkart信任与安全团队中使用Qdrant构建实时多模态相似性搜索

Flipkart的信任与安全团队通过实时相似性搜索将欺诈检测时间从9小时缩短至1分钟,选择Qdrant作为高效的向量数据库,应用于欺诈检测和地址聚类,未来将扩展至更多AI系统。

在Flipkart信任与安全团队中使用Qdrant构建实时多模态相似性搜索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2026-01-09T00:00:00Z

Qdrant是一个开源向量数据库,支持高效存储和检索高维向量,并允许附加结构化元数据以实现精准语义搜索。qdrant-dotnet是其官方.NET客户端库,提供REST API和gRPC接口,支持向量操作、批量导入和多种距离度量,使用简单,适合高并发应用。

qdrant-dotnet:官方提供的开源 .NET 客户端库,用于与 Qdrant 向量搜索引擎操作!

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2025-12-20T00:46:35Z
高性能LLM应用的五大向量数据库

构建AI应用需要高维向量搜索,传统数据库无法满足需求。主要的五大向量数据库包括Pinecone(无服务器,自动扩展)、Qdrant(开源,快速高效)、Weaviate(结合向量与传统数据库)、Chroma(轻量嵌入式)和Milvus(亿级数据处理)。选择合适的数据库时需考虑性能、复杂性和成本。

高性能LLM应用的五大向量数据库

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2025-12-17T15:10:03Z
Qdrant 2025回顾:驱动自主时代

2023年对Qdrant至关重要,平台从静态助手转型为自主多步骤代理,需求发生根本变化。我们专注于系统级改进,提升检索引擎的性能和灵活性,以满足企业需求。2025年路线图将聚焦于高级检索、性能优化、企业扩展和灵活部署,推动AI检索的发展。社区参与度高,促进了全球开发者的合作与学习。

Qdrant 2025回顾:驱动自主时代

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2025-12-17T00:00:00Z
Cosmos如何通过Qdrant实现编辑级视觉搜索

Cosmos是一个无广告的视觉搜索应用,旨在为创意专业人士和普通用户提供灵感收集平台。它通过高质量的人工内容和AI驱动的搜索,提升视觉发现体验,支持文本、颜色和混合搜索,确保快速、准确的结果,并优化了用户体验。

Cosmos如何通过Qdrant实现编辑级视觉搜索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2025-11-20T00:00:00Z
Qdrant 1.16 - 分层多租户与磁盘高效向量搜索

Qdrant 1.16.0版本推出,新增分层多租户、ACORN搜索算法和内联存储功能,提升向量和文本搜索效率。支持条件更新,避免数据覆盖,同时优化Web UI界面,提升用户体验。

Qdrant 1.16 - 分层多租户与磁盘高效向量搜索

Qdrant - Vector Database
Qdrant - Vector Database · 2025-11-19T08:00:00Z
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