Introduzione
Negli ultimi anni, l’ascesa delle applicazioni di intelligenza artificiale e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha portato a nuovi metodi di gestione dei dati per la ricerca e l’analisi. I database tradizionali faticano ad affrontare la marea di dati non strutturati – testi, immagini, audio – che non si adattano bene a tabelle relazionali. Per abilitare ricerche e consigli più intelligenti, gli sviluppatori stanno adottando i database vettoriali, che memorizzano i dati come vettori numerici in grado di catturarne il significato semantico anziché basarsi solo su parole chiave.
Un database vettoriale è un sistema specializzato progettato per indicizzare e ricercare in modo efficiente dati rappresentati come vettori ad alta dimensionalità. A differenza dei database relazionali che richiedono schemi rigidi, un database vettoriale può gestire la complessità dei dati non strutturati concentrandosi sulle somiglianze.
Che cos’è Qdrant?
Qdrant è un database vettoriale open-source scritto in Rust. Offre un motore di ricerca per similarità, un’API intuitiva, prestazioni elevate, supporto per metadati (payload) e strumenti per la filtrazione e personalizzazione delle ricerche. È integrabile con i principali framework ML e disponibile anche come servizio gestito nel cloud.
Casi d’uso di Qdrant
- Ricerca semantica di testi
- Sistemi di raccomandazione
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Ricerca di immagini e multimedia
- Rilevamento di anomalie
Conclusione
Qdrant rappresenta una delle soluzioni più accessibili e potenti per l’indicizzazione semantica e la ricerca basata su embedding nei progetti di intelligenza artificiale.