В отличие от традиционных баз данных, которые в основном работают с точными значениями, векторные позволяют искать информацию по смысловой близости. Данные в них представлены как числовые описания объектов, позволяющие определять сходство между ними. Qdrant поддерживает семантический и гибридный поиск, фильтрацию по дополнительным параметрам и работу с несколькими векторными представлениями одного объекта. Это открывает возможности для использования базы данных в различных ИИ-сценариях, например: для построения RAG-систем, поиска по текстовому и визуальному контенту, рекомендательных систем, а также в качестве памяти для ИИ-агентов. Возможности Qdrant позволяют объединять семантический поиск с поиском по ключевым словам в одном запросе.

База данных Qdrant доступна в "Турбо Облаке" как управляемый сервис. Провайдер берет на себя развертывание и дальнейшее сопровождение инфраструктуры. Клиент может дополнительно получить поддержку и консультации технических экспертов по индивидуальной настройке базы данных Qdrant и ее работе в конкретном проекте. Управление сервисом осуществляется через личный кабинет "Турбо Облака". Интеграция с приложениями и ИИ-моделями выполняется через API. Сервис может использоваться как часть ИИ-инфраструктуры группы "Ростелекома" наряду с другими облачными и платформенными решениями.

Татьяна Миронова, директор по продуктам "Турбо Облака":

"Векторные базы данных становятся важной частью инфраструктуры для ИИ-проектов, но их самостоятельное развертывание и администрирование требуют от команды дополнительных компетенций. С запуском нового продукта мы сделали такой компонент доступнее для наших клиентов: они получают готовый управляемый сервис без необходимости самостоятельно заниматься его эксплуатацией. При этом Qdrant можно интегрировать с другими сервисами "Турбо Облака" и использовать как часть собственной ИИ-инфраструктуры".