Немецко-американская компания в области искусственного интеллекта Qdrant недавно объявила о завершении раунда финансирования серии B на сумму 50 миллионов долларов, направленного на то, чтобы позиционировать технологию композиционного векторного поиска как ключевую инфраструктуру для производственных систем ИИ. Эта технологическая инновация призвана решить проблемы, с которыми сталкиваются системы поиска в современных приложениях ИИ, такие как обработка динамических данных и запросов с высокой параллельной нагрузкой.
Технология композиционного векторного поиска позволяет инженерам гибко комбинировать компоненты поиска, такие как плотные векторы, разреженные векторы и фильтры метаданных, в соответствии с конкретными потребностями, тем самым оптимизируя релевантность, задержку и стоимость. Qdrant, построенный на языке Rust, переработал уровни индексации, оценки и фильтрации, обеспечивая модульный контроль. Эта технология композиционного векторного поиска позволяет командам адаптироваться к разнообразным рабочим нагрузкам без необходимости частой перестройки системы.
Андре Заярни, генеральный директор и соучредитель Qdrant, заявил: «Многие векторные базы данных сосредоточены только на хранении плотных эмбеддингов и возврате ближайших соседей — это лишь базовая функциональность. Производственным системам ИИ нужна поисковая система, в которой каждый аспект поиска — индексация, оценка, фильтрация и балансировка задержек — представляет собой компонуемое решение. Именно это мы и создали, и эти средства ускорят продвижение этого стандарта».
По мере того как системы ИИ переходят от экспериментальной фазы к критически важным операциям, гибкость развертывания технологии композиционного векторного поиска становится крайне важной. Она поддерживает облачные, локальные и периферийные среды благодаря своей модульной архитектуре, а не единой услуге хостинга. Уорда Шахин из AVP прокомментировала: «На быстрорастущем новом рынке системы, созданные для конкретных целей, быстро масштабируются. Qdrant, как нативная векторная поисковая система для ИИ, находится на переднем крае создания будущего уровня поиска».
Инго Рамезоль, управляющий директор Bosch Ventures, добавил: «В производственных приложениях ИИ поиск релевантной контекстной информации в реальном времени стал критически важной инфраструктурой для бизнеса. Архитектура Qdrant на основе Rust является образцом глубоких технологических инноваций, которые сформируют следующее поколение мощных и надежных систем ИИ».
Технология композиционного векторного поиска Qdrant уже прошла проверку в таких компаниях, как Tripadvisor, HubSpot и Bosch, обрабатывая векторный поиск под реальными нагрузками. Её проект с открытым исходным кодом набрал более 250 миллионов загрузок, 29 000 звёзд на GitHub и получил признание в нескольких отраслевых отчетах, таких как The Forrester Wave: Vector Databases, Q3 2024. Это финансирование будет способствовать широкому внедрению технологии композиционного векторного поиска в инфраструктуре ИИ.
