В отличие от традиционных баз данных, которые в основном работают с точными значениями, векторные базы позволяют искать информацию по смысловой близости. Данные в них представлены в виде векторов — числовых представлений объектов, которые позволяют определять сходство между ними. Qdrant поддерживает семантический и гибридный поиск, фильтрацию по дополнительным параметрам и работу с несколькими векторными представлениями одного объекта. Это позволяет использовать базу данных в различных ИИ-сценариях — например, для построения RAG-систем, использования в качестве памяти для ИИ-агентов, поиска по текстовому и визуальному контенту, а также рекомендательных систем. Возможности гибридного поиска Qdrant позволяют объединять семантический поиск с поиском по ключевым словам в одном запросе.
База данных Qdrant доступна в «Турбо Облаке» как управляемый сервис. Провайдер берет на себя развертывание и дальнейшее сопровождение инфраструктуры сервиса. При необходимости клиент может дополнительно получить поддержку и консультации технических экспертов по индивидуальной настройке базы данных Qdrant и её работе в составе конкретного проекта. Управление сервисом осуществляется через личный кабинет «Турбо Облака». Интеграция с приложениями и ИИ-моделями выполняется через API. Сервис может использоваться как часть ИИ-инфраструктуры «Ростелекома» — вместе с другими облачными и платформенными решениями группы.
Татьяна Миронова, директор по продуктам «Турбо Облака»:
«Векторные базы данных становятся важной частью инфраструктуры для ИИ-проектов, но их самостоятельное развертывание и администрирование требуют от команды дополнительных компетенций. С запуском нового продукта мы сделали такой компонент доступнее для наших клиентов: они получают готовый управляемый сервис без необходимости самостоятельно заниматься его эксплуатацией. При этом Qdrant можно интегрировать с другими сервисами “Турбо Облака” и использовать как часть собственной ИИ-инфраструктуры».
