Cơ sở dữ liệu vector hiệu năng cao viết bằng Rust — 'trí nhớ' cho RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa cực nhanh.
Qdrant là vector database chuyên lưu và tìm kiếm các 'embedding' (biểu diễn số của văn bản/ảnh) để phục vụ RAG và tìm kiếm theo ngữ nghĩa. Viết bằng Rust nên nhanh và tiết kiệm tài nguyên, hỗ trợ lọc theo thuộc tính và mở rộng quy mô lớn. Đây là 'bộ nhớ' đứng sau nhiều ứng dụng AI tri thức.
Nạp tài liệu riêng rồi hỏi đáp — bộ não thứ hai lưu toàn bộ know-how của bạn.
Các bước cơ bản để bắt đầu.
Chạy `docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant`Dùng client (Python/JS) tạo collection & nạp vectorGọi tìm kiếm theo embedding của câu hỏiHỏi đáp tài liệu riêng tư hoàn toàn offline: nạp PDF/Word rồi chat, dữ liệu không rời máy.
Lớp 'bộ nhớ' cho AI: nhớ sở thích, sự kiện, bối cảnh qua các phiên để trợ lý/agent ngày càng hiểu bạn.
'Bộ não thứ hai': nạp tài liệu, ghi chú và chat để truy xuất kiến thức của bạn.
