Qdrant представляет первую управляемую гибридную облачную векторную базу данных.

Современные сложные и неструктурированные данные — текст, изображения, аудио и видео — представляют серьезные проблемы для традиционных баз данных, которым зачастую трудно управлять высокоразмерными наборами данных с множеством переменных.

Для решения этой проблемы возникли векторные базы данных, специализированные решения, способные эффективно индексировать, запрашивать и извлекать данные, необходимые для разработки и выполнения ИИ.

Представляем Qdrant Hybrid Cloud

С недавним запуском Qdrant Hybrid Cloud организации получили мощный инструмент. Qdrant позиционирует себя как первая управляемая гибридная облачная векторная база данных, позволяющая предприятиям использовать векторные базы данных, сохраняя полный контроль над своими данными.

«Векторные базы данных разработаны для управления сложными, высокоразмерными данными, создавая основу для трансформирующих ИИ-приложений», — отметил CEO Qdrant Андре Заярни. Он подчеркнул, что гибридный облачный сервис позволяет компаниям исследовать инновационные применения ИИ, которые могут не поддерживаться облачными сервисами третьих сторон.

Векторные базы данных в различных средах

Ожидается, что рынок векторных баз данных значительно вырастет с 1.5 миллиарда долларов в 2023 году до 4.3 миллиарда долларов к 2028 году. Наряду с Qdrant, такие заметные провайдеры, как Pinecone, MongoDB, Milvus и Rockset, создают свои ниши в этом сегменте.

Что отличает Qdrant, так это специализированная база данных, разработанная именно для высокоразмерных векторных данных. Qdrant Hybrid Cloud позволяет клиентам выполнять рабочие нагрузки векторного поиска в их средах, обеспечивая безопасность данных.

«Мы создали это предложение, чтобы обеспечить максимальный контроль и суверенитет над данными и рабочими нагрузками векторного поиска, независимо от облачного провайдера, локального решения или места развертывания», — объяснил Заярни.

Сценарии использования Qdrant Hybrid Cloud

Qdrant Hybrid Cloud поддерживает различные приложения, включая генеративный ИИ, дополненную генерацию (RAG), семантический поиск, персонализированные рекомендации, анализ данных и обнаружение аномалий. Он может быть развернут в любой среде Kubernetes и на все большем числе других платформ.

«ИИ превосходно извлекает значимую информацию из обширных неструктурированных данных, помогая предприятиям использовать эту информацию с точностью и глубинным контекстом», — отметил Заярни.

Обеспечение контроля данных и соблюдение норм

Одним из ключевых приложений является разработка внутренних помощников по знанию ИИ или чат-ботов, адаптированных под функции, такие как продажи или НИОКР. Эти ИИ-решения требуют доступа к конфиденциальным внутренним документам, что требует строгих протоколов безопасности данных для соблюдения норм конфиденциальности.

Недостаточный контроль над данными ведет к существенным рискам, включая жесткость в инфраструктуре и проблемы с оптимизацией затрат, поскольку организациям не хватает права собственности на базовые системы. «Предприятия должны иметь возможность запускать приложения векторных баз данных в любой среде, сохраняя полный контроль над своими данными», — отметил Заярни.

Подчеркивание конфиденциальности и безопасных развертываний

По мере перехода организаций от прототипирования ИИ к активному развертыванию критически важными становятся вопросы конфиденциальности, суверенитета данных и гибкости развертывания. Эти элементы крайне важны для разработки и масштабирования новых приложений, будь то клиентские AI-помощники или внутренние инструменты извлечения знаний.

Заярни подчеркнул, что рынок векторных баз данных все еще относительно молод и предлагает ограниченные варианты развертывания, обычно ограниченные локальными установками с открытым исходным кодом или управляемыми сервисами. Появление управляемых гибридных облачных векторных баз данных отвечает на потребность рынка в конфиденциальности и безопасности, при этом обеспечивая экономически эффективные операции.

«Это направление, в котором движется рынок, подчеркивая важность вариантов развертывания гибридных облаков», — заключил он.

В конечном итоге векторные базы данных представляют собой новую границу в управлении данными, где сложность не является препятствием, а становится катализатором инноваций.