在前一天講了什麼是 RAG 與詞嵌入模型，今天就來講專門用來儲存詞向量的資料庫，名為向量資料庫的 Qdrant。

在 2021 年 4 月開始在 Github 中活躍，直到 2022、2023 ChatGPT的出現，活躍了大家對於「深度學習」相關的相關研究，而 RAG 的出現，也活躍了向量資料庫的相關應用。

向量資料庫，如其名，專門用來儲存向量的資料庫，與一般的資料庫不同的是，一般資料庫儲存的資料可為 char, int, datetime 等等資料格式，
而向量資料庫只能拿來儲存浮點數，向量資料庫還具有額外的功能，可供高效快速地查詢 N 維空間中的最近鄰。通常採用 k-最近鄰 (k-NN) 索引技術，並使用 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 和 Inverted File Index (IVF) 之類的演算法進行建置。向量資料庫還提供額外功能，例如資料管理、容錯、身分驗證和存取控制，以及查詢引擎。

向量資料庫，也不是只有 Qdrant 可以用，也是有 Milvus 與 Pinecone 等等的，只是 Qdrant 一來使用方便，且又是免費的，所以在眾多的選擇中，使用了 Qdrant。

參考資料

• https://aws.amazon.com/tw/what-is/vector-databases/