Recensioni e Dettagli del Prodotto Qdrant

Nella nostra organizzazione, abbiamo sviluppato un'applicazione RAG e avevamo bisogno di un modo per memorizzare gli embeddings. Ho esaminato molti strumenti open-source come Pinecone e Superduperdb. Qdrant ha funzionato meglio. L'installazione sul nostro server è stata molto facile e la loro documentazione è molto dettagliata. Penso anche che la ricerca degli embeddings sia più accurata rispetto alle altre piattaforme con cui ho fatto dei test. Stiamo ancora utilizzando Qdrant per la nostra applicazione RAG e ne siamo soddisfatti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Incapacità di eseguire operazioni complesse dall'interfaccia utente senza scrivere codice/query. Ad esempio, se voglio eliminare tutte le collezioni o le collezioni che corrispondono a un modello di nome, o anche se voglio selezionare più collezioni ed eliminarle, ciò non è possibile tramite l'interfaccia utente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ospitare Qdrant su un host è davvero semplice e non richiede molto tempo per configurare o risolvere problemi. La documentazione è anche aggiornata. Preferisco installarlo usando Docker per evitare di installare dipendenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento iniziale è alta, ma la documentazione e le risorse compensano. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che mi piace di più di Qdrant è la sua efficienza nell'indicizzare e cercare vettori ad alta dimensione. La facilità di integrazione con applicazioni basate sull'intelligenza artificiale e la capacità di eseguire query di ricerca semantica sono vantaggi importanti. Inoltre, il supporto per più linguaggi di programmazione rende Qdrant versatile e accessibile per diversi team di sviluppo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno dei pochi svantaggi di Qdrant è che la curva di apprendimento iniziale può essere ripida per chi non ha familiarità con i database basati su vettori. Sebbene la documentazione sia ben fatta, esempi pratici o tutorial video sarebbero utili per facilitare il processo di onboarding per i nuovi utenti. Inoltre, alcune funzionalità avanzate richiedono una configurazione manuale, che potrebbe non essere semplice per tutti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Qdrant è veloce e facilmente scalabile, e posso indicizzare e interrogare milioni di vettori, essenziale per il mio lavoro sulla ricerca di immagini. Questo è vero perché è un'applicazione open-source, permettendomi così di modificarla e adattarla ad altri strumenti che utilizzo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Qdrant non ha visualizzazioni integrate. Questo rende difficile trarre conclusioni e creare visualizzazioni dei risultati di ricerca. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

gestisci completamente tutte le risorse disponibili sulle piattaforme AWS, Google e Azure, aiuta con la tecnologia di ricerca vettoriale Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

nessuna visualizzazione integrata, tempo di ricerca significativamente più lento nei risultati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Posso scansionare rapidamente grandi volumi di vettori – è rilevante per il mio lavoro di intelligenza artificiale sul riconoscimento delle immagini. Poiché è un software open-source, può essere utilizzato con calma e può essere modificato e integrato con i miei sistemi esistenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Qdrant non ha nemmeno capacità di visualizzazione incorporate. A causa delle sue funzionalità di base, trovo difficile analizzare e interpretare i risultati poiché non ci sono software aggiuntivi installati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nella mia ricerca sull'IA, Qdrant può accelerare il processo di ricerca di dati vettoriali ad alta dimensione. Le opzioni e le impostazioni mi permettono di lavorare su terabyte di dati ed eseguire ricerche di similarità in tempo reale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Qdrant non viene fornito con utilità grafiche che possono fornire la visualizzazione dei dati. Questo rappresenta un problema quando si tratta di interpretare i risultati recuperati, in particolare per ordini superiori di dimensioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno strumento per creare collezioni di vettori ed eseguire operazioni sui vettori. Eccelle nelle ricerche di distanza tra vettori, offre comode funzionalità di completamento automatico e include un livello gratuito per la valutazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Anche se l'interfaccia è piuttosto semplice, ha comunque capacità limitate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

fonti di dati disperate rendono più facile consolidare e analizzare i dati da varie fonti, scalare i dati, la qualità dei dati e la governance. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Imparare potrebbe essere piuttosto difficile per chi non è familiare con l'analisi avanzata dei dati. I piani tariffari sono alti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

è ottimizzato per velocità e scalabilità, in grado di gestire grandi set di dati con un'elevata capacità di elaborazione. Il motore utilizza algoritmi all'avanguardia per garantire risposte rapide alle query. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le alte prestazioni comportano un elevato utilizzo delle risorse, il che potrebbe essere una considerazione per implementazioni più piccole. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.