公司概况 - Qdrant是一家开源向量数据库初创公司，拥有超过1000万次安装量 [1] - 公司创始人兼CEO Andre Zayarni详细阐述了Qdrant与通用数据库的差异化优势 [1] AI数据管道 - AI数据管道分为训练和推理两个核心阶段：训练管道负责准备原始数据以微调或预训练基础模型，推理管道专注于将模型应用到实际任务中 [2] - 向量搜索是推理阶段的核心技术，支持RAG（检索增强生成）等应用，为模型输出提供实时、上下文感知的信息增强 [2] - AI管道需要处理结构化数据（如元数据）和非结构化数据（文件、文档、图像和代码），后者构成模型训练和实时推理任务的骨干 [3] 向量化与存储技术 - 数据向量化建议使用与任务和领域相匹配的嵌入模型，转换后的向量数据具有庞大、固定大小且计算密集的特点 [4] - 通用数据库不适合高维相似性搜索，缺乏实时大规模检索所需的索引结构、过滤精度和低延迟执行路径 [4] - 专用向量数据库提供一阶段过滤、混合搜索、量化和智能查询规划等功能，专为高维相似性搜索挑战而构建 [4] 部署环境 - 本地存储向量提供更多数据隐私、合规性和延迟控制，特别适合受监管行业 [5] - 公有云提供可扩展性、易于设置和托管服务访问 [5] - 向量工作负载受益于快速、内存高效的存储，理想情况下具有内存映射、分层RAM-磁盘平衡和针对大型固定大小嵌入优化的I/O [5] GPU与性能优化 - 向量是嵌入模型处理原始数据的输出，不用于训练模型，向量数据库仅存储和检索预计算向量以支持下游任务 [6] - Qdrant使用Vulkan API实现平台无关的GPU加速索引，支持在Nvidia、AMD或集成GPU上实现更快的数据摄取 [6] - Nvidia GPUDirect支持并非向量数据库的必需品 [6] 安全与治理 - AI管道需要强大的访问控制和治理，包括细粒度API密钥权限、多租户隔离和基于角色的访问控制 [7] - 混合和私有云部署支持在不影响性能的情况下执行安全策略 [7] AI代理应用 - 模型控制协议（MCP）为AI代理提供了在推理循环中与外部内存交互的标准化方式，向量数据库通常用作这种内存层 [8] - AI代理应遵循零信任原则，通过严格的身份验证和范围访问确保安全、合规的交互 [8] - 向量级API密钥权限、多租户和云端角色基于访问控制等功能确保安全的代理交互 [8]