Qdrant یک دیتابیس برداری متن‌باز است که امکان ذخیره‌سازی و جست‌وجوی داده‌های برداری را فراهم می‌کند. این پایگاه داده به‌جای تطبیق دقیق واژه‌ها، میزان شباهت میان مفهوم داده‌ها را می‌سنجد و در جست‌وجوی معنایی، سامانه‌های RAG و دستیارهای هوش مصنوعی کاربرد دارد. در ادامه توضیح می‌دهیم Qdrant چیست، چگونه کار می‌کند، چه مزایایی دارد و با چه روش‌هایی می‌توان آن را اجرا کرد.
برای انتخاب زیرساخت مناسب ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها، می‌توانید گزینه‌‌ی خرید دیتابیس ابری را نیز بررسی کنید. در ادامه توضیح می‌دهیم Qdrant چیست، چگونه کار می‌کند، چه مزایایی دارد و با چه روش‌هایی می‌توان آن را اجرا کرد.
Qdrant چیست؟
Qdrant یک موتور جست‌وجوی شباهت و دیتابیس برداری است. توسعه‌دهندگان آن را با زبان Rust ساخته‌اند و با مجوز Apache 2.0 انتشار می‌دهند. متن‌باز بودن این دیتابیس به تیم‌ها اجازه می‌دهد آن را روی زیرساخت دل‌خواه اجرا و پیکربندی کنند.
وظیفه‌ی اصلی Qdrant نگه‌داری، مدیریت و جست‌وجوی بردارهای چندبعدی است. این بردارها می‌توانند معنای یک متن، ویژگی‌های یک تصویر، مشخصات یک محصول یا خصوصیات یک فایل صوتی را نمایش دهند. Qdrant برای هر بردار یک شناسه و اطلاعات تکمیلی نیز نگه می‌دارد. این اطلاعات تکمیلی Payload نام دارند و برای فیلتر کردن نتایج کاربرد دارند.
Qdrant مدل زبانی یا مدل Embedding نیست. مدل هوش مصنوعی داده را به بردار تبدیل می‌کند و Qdrant آن را برای جست‌وجو نگه می‌دارد. تیم نیز مدل امبدینگ را براساس زبان، نوع داده و کاربرد پروژه انتخاب می‌کند.
دیتابیس برداری چیست؟
دیتابیس برداری نوعی پایگاه داده برای نگه‌داری و جست‌وجوی بردارهای چندبعدی است. هر بردار مجموعه‌ای از عددهاست و ویژگی‌های معنایی یک داده را نمایش می‌دهد. مدل Embedding متن، تصویر، صدا یا داده دیگر را به این ساختار عددی تبدیل می‌کند.
در فضای برداری، داده‌های دارای معنای نزدیک فاصله‌ی کمی از یک‌دیگر دارند. برای نمونه، جمله‌های «هزینه‌ی ارسال سفارش چقدر است؟» و «هزینه‌ی تحویل کالا را توضیح دهید» از واژه‌های متفاوتی استفاده می‌کنند، ولی معنای نزدیکی دارند. موتور جست‌وجوی معنایی از همین نزدیکی برای پیدا کردن نتیجه کمک می‌گیرد.
دیتابیس برداری جای دیتابیس اصلی برنامه را نمی‌گیرد. یک فروشگاه می‌تواند قیمت، موجودی و سفارش‌ها را در PostgreSQL نگه دارد و بردار توضیحات محصولات را در Qdrant ذخیره کند. در چنین معماری، دیتابیس ابری برای نگه‌داری داده‌های اصلی کاربرد دارد و Qdrant جست‌وجوی معنایی را انجام می‌دهد.
Qdrant چگونه کار می‌کند؟
روند یک جست‌وجوی معمولی در این دیتابیس برداری شامل چند مرحله است که در ادامه اشاره می‌کنیم:
- برنامه متن، تصویر یا فایل موردنظر را دریافت می‌کند.
- مدل Embedding برای هر داده یک بردار می‌سازد.
- برنامه بردار، شناسه و Payload را در یک Collection ذخیره می‌کند.
- هنگام جست‌وجو، همان مدل پرسش کاربر را به بردار تبدیل می‌کند.
- Qdrant نزدیک‌ترین بردارها را براساس معیار شباهت پیدا می‌کند.
- فیلترهای Payload نتایج نامرتبط را کنار می‌گذارند.
- برنامه نتیجه‌ها را به کاربر یا مدل زبانی می‌دهد.
Qdrant برای بررسی سریع مجموعه‌های بزرگ از شاخص HNSW کمک می‌گیرد. این شاخص ساختاری شبیه گراف دارد و نزدیک‌ترین گزینه‌ها را بدون مقایسه کامل پرس‌وجو با تمام بردارها پیدا می‌کند. این روش به‌جای مقایسه‌ی پرس‌وجو با تمام بردارها، گزینه‌هایی را پیدا می‌کند که با احتمال زیادی به آن نزدیک‌اند. تنظیم شاخص، حجم داده و توان سخت‌افزار نیز بر سرعت و دقت نتایج اثر می‌گذارند.
Payload شباهت معنایی را با شرط‌های معمول ترکیب می‌کند. برای نمونه، فروشگاه می‌تواند محصولات مشابه را در یک بازه‌ی قیمت یا دسته‌ی مشخص پیدا کند. Payload Index نیز فیلتر روی مجموعه‌های بزرگ را سرعت می‌دهد.
مزایای Qdrant
مزایای Qdrant به جست‌وجوی برداری، فیلتر اطلاعات و روش‌های راه‌اندازی آن مربوط می‌شوند:
1. متن‌باز
مجوز Apache 2.0 امکان مشاهده و استفاده از کد پروژه را فراهم می‌کند. سازمان می‌تواند Qdrant را در زیرساخت خود اجرا کند و کنترل محل نگه‌داری داده‌ها را در اختیار بگیرد.
2. جست‌وجوی کارآمد
شاخص HNSW دامنه‌ی بررسی را محدود می‌کند و نیاز به مقایسه پرس‌وجو با تمام بردارها را کاهش می‌دهد. نتیجه‌ی نهایی به حجم داده و تنظیم درست شاخص بستگی دارد.
3. فیلترهای کاربردی
Qdrant می‌تواند جست‌وجوی شباهت را با شرط‌هایی مانند دسته‌بندی، قیمت، تاریخ، موقعیت جغرافیایی یا شناسه ترکیب کند.
4. پشتیبانی از روش‌های مختلف جست‌وجو
این دیتابیس بردار متراکم، بردار پراکنده و جست‌وجوی ترکیبی را پوشش می‌دهد. جست‌وجوی ترکیبی، شباهت معنایی و تطبیق واژه‌ها را کنار هم قرار می‌دهد.
5. ارتباط با ابزارهای هوش مصنوعی
Qdrant با چارچوب‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex و ابزارهای ساخت سامانه‌ی RAG هماهنگ می‌شود.
6. مدیریت مصرف حافظه
ذخیره‌سازی روی دیسک و روش‌های Quantization به تیم کمک می‌کنند میان مصرف رم، سرعت و دقت جست‌وجو تعادل ایجاد کند.
کاربردهای Qdrant
Qdrant در پروژه‌هایی کاربرد دارد که شباهت معنایی مهم‌تر از تطبیق دقیق واژه‌هاست. این دیتابیس بردار تولیدشده با مدل هوش مصنوعی را جست‌وجو می‌کند.
1. جست‌وجوی معنایی
کاربر می‌تواند با جمله‌ای متفاوت از متن اصلی جست‌وجو کند و هم‌چنان نتیجه‌ی مرتبط بگیرد. این قابلیت برای جست‌وجوی مقاله، محصول، سند و پایگاه دانش کاربرد دارد.
2. سامانه‌های RAG
بخش‌های مرتبط اسناد را پیدا می‌کند و آن‌ها را در اختیار مدل زبانی قرار می‌دهد. این کار به مدل کمک می‌کند پاسخ را براساس اطلاعات اختصاصی سازمان بنویسد.
3. چت‌بات‌های هوش مصنوعی
چت‌بات می‌تواند پیش از پاسخ‌گویی، راهنماها، قوانین یا سوابق مرتبط را از Qdrant دریافت کند. برای ساخت چنین چت‌بات‌هایی، می‌توانید با خرید سرویس هوش مصنوعی از مدل‌های زبانی استفاده کنید. مدل زبانی سپس پاسخ را با اتکا به این اطلاعات می‌سازد.
4. موتور پیشنهاددهنده
مدل Embedding از ویژگی‌های کاربر، محصول یا محتوا بردار می‌سازد. Qdrant نزدیک‌ترین گزینه‌ها را پیدا می‌کند و برنامه‌ی آن‌ها را در فهرست پیشنهادها قرار می‌دهد.
5. جست‌وجوی تصویر
مدل بینایی برای تصاویر بردار می‌سازد. Qdrant نیز تصاویر مشابه را براساس ویژگی‌های بصری یا معنایی پیدا می‌کند.
6. شناسایی محتوای مشابه
رسانه‌ها و سامانه‌های مدیریت محتوا می‌توانند مقاله‌ها، تصاویر یا فایل‌های تکراری و نزدیک به هم را شناسایی کنند.
تفاوت Qdrant با دیتابیس‌های معمولی
Qdrant و پایگاه‌های داده‌ای مانند MySQL و PostgreSQL برای هدف‌های متفاوتی ساخته شده‌اند. دیتابیس رابطه‌ای اطلاعات ساختاریافته، رابطه‌ی میان جدول‌ها و تراکنش‌ها را مدیریت می‌کند. Qdrant روی ذخیره‌ی بردار و بازیابی داده براساس شباهت تمرکز دارد.
| معیار مقایسه | MySQL و PostgreSQL | Qdrant |
| ساختار اصلی داده | جدول، ردیف و ستون | Collection ،Point ،Vector و Payload |
| شیوه‌ی جست‌وجو | تطبیق مقدار و اجرای شرط‌های دقیق | پیدا کردن نزدیک‌ترین بردارها |
| نوع داده‌ی مناسب | حساب کاربر، سفارش، موجودی و تراکنش | Embedding متن، تصویر، صدا و محصول |
| روش ایندکس‌گذاری | B-tree، Hash و ایندکس‌های متنی | شاخص برداری HNSW و Payload Index |
| نتیجه‌ی جست‌وجو | رکوردهای مطابق شرط | نتایج مرتب‌شده براساس امتیاز شباهت |
| کاربرد اصلی | نگه‌داری داده‌های عملیاتی | جست‌وجوی معنایی، RAG و پیشنهاد محتوا |
| ارتباط با مدل AI | وابستگی مستقیم ندارد | بردار تولیدشده با مدل Embedding را دریافت می‌کند |
چگونه از Qdrant استفاده کنیم؟
روش استفاده از Qdrant به مقیاس پروژه، محل داده‌ها و میزان کنترل موردنیاز بستگی دارد.
1. استفاده از Qdrant Cloud
Qdrant Cloud نسخه‌ی مدیریت‌شده‌ی این دیتابیس است. کاربر یک کلاستر می‌سازد و برنامه را با نشانی سرویس، API Key و یکی از کتاب‌خانه‌های رسمی به آن متصل می‌کند. این روش مدیریت زیرساخت را کاهش می‌دهد.
2. نصب Qdrant روی سرور
تیم‌هایی که کنترل محل داده را می‌خواهند، می‌توانند براساس راهنمای رسمی نصب Qdrant آن را با Docker روی سرور خود اجرا کنند. یک Volume پایدار نیز داده‌ها را پس از توقف کانتینر حفظ می‌کند.
برای این نوع استقرار، خرید سرور ابری منابع CPU ،RAM و SSD موردنیاز Qdrant را فراهم می‌کند. ظرفیت مناسب سرور به تعداد بردارها، ابعاد هر بردار، حجم Payload، تعداد درخواست‌ها و شیوه‌ی ذخیره‌سازی بستگی دارد. بیش‌تر کاربردهای Qdrant بدون GPU اجرا می‌شوند. تولید Embedding یا ساخت بعضی شاخص‌های بزرگ می‌تواند به منابع دیگری نیاز پیدا کند.
Qdrant پورت ۶۳۳۳ را برای REST و پورت ۶۳۳۴ را برای gRPC در نظر می‌گیرد. نسخه‌ی اولیه‌ی داکر دسترسی امن را به‌شکل خودکار تنظیم نمی‌کند. مدیر سیستم باید API Key ،TLS، فایروال، نسخه‌ی پشتیبان، مانیتورینگ و سیاست دسترسی را پیش از اتصال سرویس به اینترنت پیکربندی کند.
3. راه‌اندازی Qdrant با برنامه آماده
برخی پلتفرم‌های ابری Qdrant را در قالب برنامه‌ی آماده یا One Click App در اختیار کاربر می‌گذارند. کاربر مقدار CPU ،RAM و فضای ذخیره‌سازی را انتخاب می‌کند و پلتفرم کانتینر و تنظیمات اولیه را می‌سازد. این روش برای نمونه‌ی اولیه و پروژه‌های کوچک مسیر راه‌اندازی را کوتاه می‌کند.
برنامه‌ی آماده فقط مراحل اولیه نصب را انجام می‌دهد. تیم هم‌چنان باید نسخه‌ی Qdrant، فضای ذخیره‌سازی پایدار، API Key، نسخه‌ی پشتیبان و محدودیت دسترسی را بررسی کند. پروژه‌های پرترافیک نیز به Replication ،Sharding، مانیتورینگ و برنامه‌ی بازیابی پس از خطا نیاز دارند.
جمع‌بندی
Qdrant یک دیتابیس برداری متن‌باز برای ذخیره و جست‌وجوی Embeddingهاست. این ابزار با ترکیب جست‌وجوی شباهت، شاخص HNSW و فیلتر Payload، اطلاعات مرتبط را براساس معنا پیدا می‌کند. کاربردهای اصلی آن شامل جست‌وجوی معنایی، RAG، چت‌بات، موتور پیشنهاددهنده و یافتن تصاویر یا محتواهای مشابه است.
امکان اجرای ابری و راه‌اندازی روی زیرساخت اختصاصی، APIهای مختلف و هماهنگی با ابزارهای هوش مصنوعی از مزایای Qdrant به‌شمار می‌روند. انتخاب روش اجرا نیز به حجم داده، تعداد درخواست‌ها، نیازهای امنیتی و توان فنی تیم بستگی دارد.
