はじめに
AIアプリケーションや大規模言語モデルの台頭により、検索や分析のための新しいデータ処理が必要になっています。従来のデータベースは、非構造化データ（テキスト、画像、音声など）を効率的に扱うことが困難です。
このような課題に対処するために登場したのが、ベクトルデータベースです。これは、データを高次元の数値ベクトルとして保存・検索することで、キーワードではなく「意味」に基づいた検索を実現します。
Qdrantとは？
QdrantはRustで書かれたオープンソースのベクトルデータベースで、高速な類似検索とスケーラビリティを提供します。ベクトルデータに加えてメタデータ（ペイロード）の保存、フィルタリング、カスタムスコアによる検索調整などが可能です。TensorFlowやPyTorchなどのMLフレームワークと簡単に統合できます。
ユースケース
- テキストのセマンティック検索
- レコメンデーションシステム
- RAG（情報検索強化型生成）
- 画像・メディア検索
- 異常検知
結論
Qdrantのようなベクトルデータベースは、AI駆動型のアプリケーション開発において重要な役割を果たします。非構造化データの価値を最大限に引き出すためのインフラとして注目されています。