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了解 Qdrant 如何助力数千个顶尖 AI 解决方案实现无与伦比的效率、性能和大规模数据处理能力,满足向量搜索需求。

HubSpot 与 Qdrant:扩展智能 AI 助手

HubSpot 选择 Qdrant 是因为它显著优于替代方案,确保 Breeze AI 能够快速检索并排序相关数据。这对于推荐系统和上下文内容检索至关重要,因为速度和准确性直接影响用户参与度和满意度。

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“Qdrant 为我们要求严苛的推荐和 RAG 应用提供了支持。我们选择它是因为它易于部署且在大规模场景下性能出色,我们一直对其结果印象深刻。该平台持续的功能增强和整体性能提升,加上其响应能力,使 Qdrant 成为我们 AI 基础设施的可靠解决方案。”

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Srubin Sethu Madhavan

HubSpot 二级技术负责人

德国电信如何利用 Qdrant 构建多代理企业平台

德国电信利用 Qdrant 构建了一个 AI 代理平台,为其多代理 PaaS (LMOS) 提供动力,从而在 10 个欧洲子公司实现了可扩展的 AI 部署,支持了超过 200 万次对话,并将代理开发时间从 15 天缩短到仅 2 天。

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“我们考察了目前市场上所有主要的向量数据库选项,重点关注易用性、性能、价格和沟通。Qdrant 在每个类别中都名列前茅... 最终,这几乎没有悬念。”

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Alex Webb

CB Insights 工程总监

Sprinklr 如何利用 Qdrant 增强 AI 驱动的客户体验解决方案

Sprinklr 使用 Qdrant 增强其 AI 驱动的客户体验管理平台,提高了数据检索速度、效率,并将成本降低了 30%。这种集成还提高了开发人员的生产力,并确保了其 AI 应用中的卓越搜索性能。

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Hands typing text on a laptop
利用实时精度和规模赋能 QA.tech 的测试代理
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Hand holding a smartphone
Kairoswealth 与 Qdrant:利用 AI 驱动的洞察和可扩展向量搜索改变财富管理
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A man looks at a laptop screen
Kern AI 与 Qdrant:针对金融和保险的精密 AI 解决方案
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Voiceflow 与 Qdrant:利用可扩展向量搜索为无代码 AI 代理创建提供动力

Voiceflow 使企业能够在无代码环境中通过设计工作流程来创建 AI 代理。Qdrant 的特性和基础设施为 Voiceflow 提供了稳定、可扩展且高效的数据处理和检索解决方案。

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“向量存储肯定会留下来,我们周围世界中的图像、声音、视频和文本等对象,得益于嵌入模型和向量存储,很容易变得通用和可搜索。我个人推荐 Qdrant。我们已经使用它一段时间了,非常满意。”

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Hooman Sedghamiz

拜耳 AI/ML 总监

Nyris 与 Qdrant:向量如何成为视觉搜索的未来

Nyris 为各行业提供视觉搜索解决方案,利用基于向量的技术快速识别产品。他们选择 Qdrant 是因为它的速度、准确性和可扩展性,这推动了他们通过统一的向量表示来改变产品搜索的愿景。

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“我们热爱 Qdrant!卓越的工程、强大的商业价值以及产品背后优秀的团队促使我们做出了选择。感谢您对技术社区做出的巨大贡献!”

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Kyle Tobin

Cognizant 首席顾问

使用 Qdrant 向量数据库构建推荐引擎

Dailymotion 利用 Qdrant 优化其视频推荐引擎,管理超过 4.2 亿个视频,每天处理 1300 万条推荐。通过使用 Qdrant,Dailymotion 成功地将内容处理时间从数小时缩短到数分钟,并将用户互动和点击率提高了 3 倍以上

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The hands of a person in a medical gown holding a tablet against the background of a pharmacy shop
VISUA 使用异常检测将计算机视觉的质量控制流程提高了 10 倍。
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A man in a jeans shirt is holding a smartphone, only his hands are visible. In the foreground, there is an image of a robot surrounded by chat and sound waves.
Dust 使用 Qdrant 进行 RAG,实现了毫秒级检索,将成本降低了 50%,并提高了可扩展性。
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Hands holding a smartphone, styled smartphone interface visualisation in the foreground. First-person view
IrisAgent 使用 Qdrant 进行 RAG,实现支持自动化,缩短解决时间,从而改变客户服务方式。
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向量空间墙

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“有了 Qdrant,我们找到了关键的一环,可以在企业规模上开发我们自己的、与提供商无关的多模态生成式 AI 平台。”

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谢谢,很棒的工作,Qdrant 是我进行相似性搜索最喜欢的选择。

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推荐试用 Qdrant。我计划构建一个电影检索搜索系统,用户可以根据大型语言模型生成的向量嵌入,询问任何关于电影的问题。它也可以用于获取推荐。

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试试 qdrant 来改进搜索吧。告别非语义的知识管理引擎。

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Qdrant 是一个很棒的向量数据库。其 API 的设计非常用心!

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干得漂亮。我刚开始测试 Qdrant Azure,它的效率和速度给我留下了深刻印象。能够随时部署到大型云提供商上是一个很大的优势。继续努力!

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我正在将 Qdrant 用作我的一个秘密项目的极速向量存储。它为语义搜索提供了奇妙的功能 ✨

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我们在生产环境中已经使用 Qdrant 超过 6 个月来存储向量进行余弦相似性搜索,它比我们旧的 ElasticSearch 向量索引要稳定得多,也快得多。

没有段合并,没有时不时出现的红色索引。它就是能正常工作,而且通过 docker 部署到我们的集群超级简单。

它更快、托管成本更低、更稳定,而且还是开源的!

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我正在使用 Qdrant 搜索数千份文档,以找到相似的文本短语用于问答。Qdrant 出色的过滤功能使我可以在搜索的同时按元数据进行切片!🚀 而且它速度超快 ⏩🔥

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在向量数据库的热潮中,Qdrant 是我迄今为止最喜欢的一个。它速度超快(用 Rust 编写)并且是开源的!在 Kern AI,我们使用 Qdrant 进行快速文档检索和文本数据的快速相似性搜索。

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Qdrant 是最好的。远超其他。

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我们正在使用 Qdrant 来帮助划分和寻找欧洲下一波杰出公司!

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期待在临床试验领域使用 Qdrant 向量相似性搜索!OpenAI Embeddings + Qdrant = 天作之合!

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太棒了 🔥

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将嵌入或神经网络编码器转化为功能齐全的应用,用于匹配、搜索、推荐等。

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