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检索增强生成 (RAG)
通过Qdrant驱动的RAG，充分发挥您AI的潜力。步入智能应用的新时代，以空前的准确性和深度理解和交互。
RAG与Qdrant
RAG由Qdrant高效的数据检索能力驱动，提升了AI生成文本、代码和多媒体中丰富、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。了解为什么Qdrant是您RAG项目的完美选择。
最高RPS
Qdrant以最高的每秒请求数领先，在各种数据集中表现优于其他向量数据库，性能提升高达4倍。
快速检索
Qdrant实现了最低延迟，确保数据检索响应时间更快：100万个OpenAI嵌入只需3毫秒响应。
多向量支持
集成每个文档多个向量的优势，如标题和正文，创建客户喜爱的搜索体验。
内置压缩
通过量化显著减少内存使用，提高搜索性能，并为高维向量节省高达30倍的成本。
Qdrant与所有领先的LLM提供商和框架集成
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
将AWS Bedrock的嵌入模型与Qdrant无缝使用。
LangChain
Qdrant与LangChain无缝集成，用于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。通过整合来自各种来源的具体细节，RAG促进了准确和相关的查询结果，使其在医疗、金融和学术等领域中对于内容创建、问答应用和信息综合具有不可估量的价值。
然而，评估RAG系统对于完善和优化其性能、确保与用户期望一致并验证其功能至关重要。
我们与行业中最优秀的RAG评估专家合作
“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
