检索增强生成 (RAG)
利用 Qdrant 驱动的 RAG 释放 AI 的全部潜力。迈入智能应用的新时代，以前所未有的准确性和深度进行理解和交互。
Qdrant 与 RAG
RAG 在 Qdrant 高效数据检索的支持下，提升了 AI 在文本、代码和多媒体中生成丰富、上下文感知内容的能力，在可扩展平台上增强了相关性和精确性。了解为何 Qdrant 是您 RAG 项目的完美选择。
最高 RPS
Qdrant 以最高的每秒请求数（RPS）领先，在各种数据集中的表现比其他向量数据库高出多达 4 倍。
快速检索
Qdrant 实现了最低延迟，确保更快的数据检索响应时间：对于 100 万个 OpenAI 嵌入向量，响应时间为 3 毫秒。
多向量支持
整合每份文档的多个向量的优势，例如标题和正文，以创建令客户称赞的搜索体验。
内置压缩
通过量化（Quantization）显着减少内存使用，提高搜索性能，并为高维向量节省高达 30 倍的成本。
Qdrant 集成所有主流 LLM 提供商和框架
Cohere
将 Qdrant 与 Cohere 的 co.embed API 和 Python SDK 集成。
Gemini
将 Qdrant 与 Google 的 Gemini 嵌入模型 API 无缝连接。
OpenAI
使用官方 Python SDK 轻松将 OpenAI 嵌入向量与 Qdrant 集成。
Aleph Alpha
将 Qdrant 与 Aleph Alpha 的多模态、多语言嵌入向量集成。
Jina AI
轻松将 Qdrant 与 Jina AI 的嵌入向量 API 集成。
AWS Bedrock
将 AWS Bedrock 的嵌入模型与 Qdrant 无缝结合使用。
LangChain
Qdrant 与 LangChain 无缝集成，用于 LLM 开发。
LlamaIndex
Qdrant 与 LlamaIndex 集成，用于 LLM 中的高效数据索引。
RAG 评估
检索增强生成（RAG）利用大型语言模型，通过有效利用现有信息来增强内容生成。通过整合来自不同来源的具体细节，RAG 促进了准确和相关的查询结果，使其在医疗、金融和学术等领域的内容创作、问答应用以及信息综合方面具有无价的价值。
然而，评估 RAG 系统对于完善和优化其性能至关重要，这能确保其与用户期望保持一致并验证其功能。
我们在 RAG 评估方面与业界最佳合作
“Qdrant 为我们要求苛刻的推荐和 RAG 应用提供了强大支持。我们选择它是因为其易于部署和大规模高性能，并且一直对其结果印象深刻。平台持续的功能增强和整体性能提升，加上他们的响应速度，使 Qdrant 成为我们 AI 基础设施的可靠解决方案。”
Srubin Sethu Madhavan
Hubspot 二级技术主管
了解 Dust 如何将 Qdrant 用于 RAG
Dust 为公司提供核心平台，通过在整个组织内部署 LLMs 并通过 RAG 提供上下文感知的 AI 助手，从而助力其团队实现 GenAI 的目标。
