我們昨天把文本轉換成向量了，然後呢？然後我們需要一個地方來儲存向量資料。

在處理現代人工智慧應用中，尤其是生成式 AI 的應用，向量資料庫（Vector Database）已經成為不可或缺的一部分，尤其是處理需要快速檢索海量語義資訊的應用場景。隨著嵌入技術的普及，將文本、圖片或其他數據轉換為向量，並利用向量進行檢索，已經成為 RAG 等許多應用的基礎。

向量資料庫的核心功能主要在於以下幾種主要操作：

1. 向量存儲與索引：儲存由 embedding 模型生成的向量，並建立索引以支持高效檢索。
2. 相似性檢索：基於向量之間的相似性（例如餘弦相似度、歐幾里得距離），找到最接近查詢的向量。
3. 高維向量搜尋：實作 ANN 算法，能夠在高維度的空間中快速找到最相似的資料。

而 Qdrant 是一款高效、開源的向量資料庫，專門設計來支援高效的語義搜索和增強生成應用。它致力於解決現代人工智慧應用中的文本檢索速度和可擴展性等方面的挑戰。以下是 Qdrant 的一些特性和優勢：

Qdrant 的特點

1. 高效 ANN：

   • Qdrant 實做了 HNSW（Hierarchical Navigable Small World），這是一種常用於向量資料庫中的高效相似性搜索算法，特別適用於高維向量的近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor, ANN）搜索。可以高效地找到最接近的向量。

2. API 易於整合：

   • Qdrant 提供了友好的 API，可以輕鬆整合到現代應用架構中。開發者可以通過 RESTful API 或 gRPC 與 Qdrant 交互，進行向量的儲存、更新和檢索操作。此外，也有許多的程式語言的 SDK ，如 Python，JS、C#、Rust 等。

3. 支持 RAG 和增強生成應用：

   • 在 RAG 系統中，生成模型依賴於檢索的高品質文本來提供答案。Qdrant 通過高效的相似性檢索，保證了檢索結果的準確性和品質，從而增強了生成模型的表現，使最終生成的答案更加精確且富有語義。

4. Scalable 和高性能：

   • Qdrant 是針對大型資料集設計的，它能夠輕鬆處理數十億個嵌入向量，並且在處理這些高維向量時依然能保持極高的檢索速度。其索引技術使得向量資料庫在面對大量查詢時依然能保持低延遲的響應。

5. 分布式架構：

   • Qdrant 支持分布式部署，它可以隨著資料量的增長進行水平擴展。這對於大型應用場景尤為重要，如電子商務推薦系統或者需要處理龐大內容的搜索引擎。

6. 社群與生態系統支持：

   • 作為一個開源項目，Qdrant 擁有活躍的開發社群，提供了豐富的文檔和工具支持。其生態系統允許開發者根據自身需求進行定製和擴展，並且可以無縫整合如 LangChain 或 Hugging Face 等常用工具，進一步增強其應用能力。

明天我們就來寫程式，把昨天用 Cohere-embed-v3-multilingual 拿到的向量儲存到 Qdrant 裡吧！