A Qdrant és a LangChain a termelési használatra hangolja a vektorkeresést

A vektortároló szerepe a LangChain mellett

A LangChain közlése szerint a keretrendszer jelenleg több mint 40 vektortárolót támogat, amelyek eltérő képességeket kínálnak. A Qdrantot olyan opciónak mutatják be, amely a prototípus elkészítése után az éles használat, a stabilitás és a skálázás során is megtarthatja a teljesítményszintet.

A Qdrant vektoradatbázisként elsősorban szemantikus keresésre használható. A vektorok a felhasználói adatokat reprezentálják, a rendszer pedig ezek hatékony tárolását és visszakeresését kezeli. A LangChainnel együtt kérdésválaszoló rendszerek, észlelőrendszerek és chatbotok építhetők rá, amelyek a visszakereséssel kiegészített generálást, vagyis a RAG-ot használják.

RAG esetén a LangChain fogadja a lekérdezést, elküldi azt egy vektortárolónak, például a Qdrantnak, majd a releváns dokumentumokat a lekérdezéssel együtt továbbítja a nagy nyelvi modellnek. A forrás szerint ez segíthet csökkenteni a hallucinációkat, amikor a modell hihetőnek tűnő, de kitalált választ ad. A Qdrant emellett dokumentumok, beszélgetési előzmények és felhasználói adatok tárolását, beágyazását és gazdagítását is kezeli.

Aszinkron működés és erőforrás-hatékonyság

A LangChain bejegyzése szerint a Qdrant az egyetlen, a keretrendszer által kínált vektortároló, amely támogatja az aszinkron műveleteket. A Qdrant nyílt forráskódú adatbázisa és Qdrant Cloud SaaS-terméke is teljes, gRPC-alapú aszinkron API-t kínál.

Ez azért fontos, mert a vektortárolók külön szolgáltatásként futnak, ezért egy nyelvi modellre épülő alkalmazás szempontjából I/O-korlátosak lehetnek. Az async használatával az alkalmazásnak nem kell várakoznia a külső szolgáltatások válaszaira, így a számítási kapacitás jobban kihasználható. A bejegyzés különösen az olyan aszinkron keretrendszerekkel való együttműködést emeli ki, mint a FastAPI.

Az aszinkron metódusok a hagyományos műveletek párjaként érhetők el, például a similarity_search megfelelője az asimilarity_search. A Qdrant a teljesítmény javítására az io_uring megvalósítását, valamint skaláris vagy termékalapú kvantálást is használ. A közlés szerint az io_uring az aszinkron átviteli sebesség javításával mérsékelheti a lemezes I/O és az operációs rendszer rendszerhívásainak terhelését.

Erőforrásigény és elérhető telepítési lehetőségek

A LangChain szerint egyetlen millió OpenAI-vektor támogatásához a Qdrantnak legalább 2 GB, legfeljebb 18 GB RAM-ra van szüksége. A bejegyzés ezt a Qdrant egyik fő előnyeként írja le az erőforrások és az adatkapcsolatok hatékony kihasználása szempontjából.

A Qdrant nyílt forráskódú, helyi módban gyorsan kipróbálható, Dockerrel telepíthető, illetve Kubernetesben is futtatható. SDK-k érhetők el Pythonhoz, TypeScripthöz, Rusthoz és GoLanghoz. A Qdrant Cloud ingyenes csomagját a fejlesztők prototípus-készítéshez és teszteléshez használhatják.

A fejlesztőknek érdemes saját használati esetre tesztelniük

A Qdrant és a LangChain együttese a forrás szerint azoknak a fejlesztőknek lehet érdekes, akik a prototípuson túl termelési környezetben is működő RAG-alkalmazást szeretnének építeni. A LangChain azt javasolja, hogy a vektortároló kiválasztása előtt mindenki próbálja ki, hogy az adott megoldás megfelel-e a saját használati esetének.

David Myriel, a Qdrant termékoktatásért felelős igazgatója szerint a vállalat a teljesítményre és a megbízhatóságra összpontosít. A Qdrant hivatalos dokumentációja, a LangChain dokumentációja és a Qdrant vektortároló API-specifikációja további segítséget adhat az integrációhoz. A Qdrant emellett hivatalos Discord-közösséget is ajánl technikai támogatásra és integrációs tanácsokra.