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检索增强生成 (RAG)
通过 Qdrant 支持的 RAG 技术，充分释放您的 AI 潜力。开启智能应用新时代，实现前所未有的理解深度与交互精度。
基于 Qdrant 的 RAG
得益于 Qdrant 高效的数据检索能力，RAG（检索增强生成）能够显著提升 AI 生成丰富、情境感知内容的能力，涵盖文本、代码及多媒体，从而在可扩展平台上增强相关性与精确度。了解为何 Qdrant 是您 RAG 项目的理想之选。
极高的每秒请求数 (RPS)
Qdrant 以卓越的每秒请求处理能力处于行业领先地位，在多种数据集上的表现优于其他向量搜索方案，最高可提升 4 倍。
快速检索
Qdrant 实现最低延迟，确保数据检索的响应时间更短：处理 100 万条 OpenAI 嵌入向量时响应速度仅为 3 毫秒。
多向量支持
为单个文档集成多个向量（如标题和正文），创造令您的客户赞叹的搜索体验。
内置压缩
通过量化技术，显著降低内存占用，提升搜索性能，并为高维向量节省高达 30 倍的成本。
Qdrant 与所有领先的 LLM 提供商及框架无缝集成
Cohere
将 Qdrant 与 Cohere 的 co.embed API 及 Python SDK 集成。
Gemini
将 Qdrant 与 Google Gemini 嵌入模型 API 无缝连接。
OpenAI
使用官方 Python SDK 轻松将 OpenAI 嵌入与 Qdrant 集成。
Aleph Alpha
将 Qdrant 与 Aleph Alpha 的多模态、多语言嵌入集成。
Jina AI
轻松将 Qdrant 与 Jina AI 的嵌入 API 集成。
AWS Bedrock
利用 AWS Bedrock 的嵌入模型与 Qdrant 无缝协作。
LangChain
Qdrant 与 LangChain 无缝集成，助力 LLM 开发。
LlamaIndex
Qdrant 与 LlamaIndex 集成，实现 LLM 中高效的数据索引。
RAG 评估
检索增强生成 (RAG) 利用大语言模型，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 能够提供准确且相关的查询结果，在医疗、金融和学术等领域的文档创建、问答应用及信息综合方面具有不可估量的价值。
然而，对 RAG 系统进行评估对于改进和优化其性能至关重要，以确保其符合用户期望并验证其功能有效性。
我们与业内顶尖企业合作开展 RAG 评估工作
“Qdrant 为我们严苛的推荐和 RAG 应用程序提供支持。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。该平台持续的功能增强和整体性能提升，加上其响应速度，使 Qdrant 成为我们 AI 基础设施的可靠解决方案。”
Srubin Sethu Madhavan
Hubspot 技术主管 II
看看 Dust 如何使用 Qdrant 构建 RAG
Dust 为企业提供核心平台，通过在组织内部署 LLM 并利用 RAG 提供情境感知型 AI 助手，助力团队实现其生成式 AI 的战略布局。
