Home
Login

قاعدة بيانات متجهية مفتوحة المصدر عالية الأداء مبنية باستخدام Rust، توفر خدمات بحث سريعة وقابلة للتطوير عن تشابه المتجهات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

Apache-2.0Rust 24.2kqdrant Last Updated: 2025-06-20

نظرة عامة على قاعدة بيانات Qdrant للناقلات

ملخص المشروع

Qdrant هي قاعدة بيانات ناقلات مفتوحة المصدر عالية الأداء ومحرك بحث ناقلات، مكتوبة بلغة Rust. وهي مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، وتوفر خدمات بحث سريعة وقابلة للتطوير عن تشابه المتجهات، ومجهزة بواجهات برمجة تطبيقات (APIs) مريحة. باعتبارها قاعدة بيانات ناقلات أصلية للذكاء الاصطناعي، فإن Qdrant قادرة على استخراج معلومات ذات مغزى من البيانات غير المهيكلة، وهي البنية التحتية الأساسية لتطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الحديثة.

الميزات الأساسية

بنية عالية الأداء

  • مبنية على Rust: تستفيد من سلامة الذاكرة والأداء العالي لـ Rust، مما يوفر كفاءة تنفيذ فائقة.
  • قدرة معالجة واسعة النطاق: مصممة خصيصًا لمعالجة بيانات المتجهات واسعة النطاق وعالية الأبعاد.
  • بحث بزمن انتقال منخفض: مُحسَّنة لسيناريوهات تتطلب سرعة عالية جدًا مثل التوصيات في الوقت الفعلي واكتشاف الحالات الشاذة.

قدرات بحث متقدمة عن المتجهات

  • البحث الدلالي: يدعم البحث عن التشابه الدلالي المستند إلى تضمين المتجهات.
  • مقاييس تشابه متعددة: يدعم طرق حساب مسافة المتجهات المتعددة مثل المسافة الإقليدية، وتشابه جيب التمام.
  • معالجة المتجهات عالية الأبعاد: مُحسَّنة خصيصًا لمعالجة تضمينات المتجهات عالية الأبعاد التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج التعلم الآلي.

تخزين البيانات وإدارتها

  • تخزين المتجهات + الحمولة: لا يخزن المتجهات فحسب، بل يمكنه أيضًا إرفاق بيانات حمولة JSON عشوائية.
  • تحديثات البيانات الديناميكية: يدعم إضافة وتحديث وحذف بيانات المتجهات في الوقت الفعلي.
  • وظيفة التصفية: استنادًا إلى بيانات الحمولة، يمكن إجراء استعلامات تصفية معقدة.

تقنيات التكميم

  • التكميم القياسي: يقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة ويحسن أداء البحث.
  • تكميم المنتج: يزيد من تحسين كفاءة التخزين.
  • التكميم الثنائي: وظيفة تكميم ثنائية فريدة يمكنها تحسين أداء البحث بمقدار 40 مرة.

المفاهيم والهندسة المعمارية الأساسية

المصطلحات الأساسية

  • المجموعات (Collections): مجموعات مسماة لتخزين المتجهات ذات الأبعاد المتطابقة.
  • النقاط (Points): وحدات البيانات الأساسية التي تتكون من متجه ومعرف وحمولة اختيارية.
  • الحمولة (Payload): بيانات وصفية بتنسيق JSON مرفقة بالمتجه.
  • الأجزاء (Shards): وحدات تخزين موزعة للبيانات، تدعم التوسع الأفقي.

طريقة تنظيم البيانات

على عكس قواعد البيانات التقليدية الصفية والعمودية، تعتمد Qdrant طريقة تنظيم البيانات في فضاء المتجهات:

  • يتم تخزين البيانات في شكل متجهات عالية الأبعاد في فضاء المتجهات.
  • يمثل كل متجه تمثيلًا رياضيًا لكائن.
  • يتم إجراء الاستعلامات من خلال التشابه بين المتجهات بدلاً من المطابقة الدقيقة.

سيناريوهات التطبيق الرئيسية

الاسترجاع المعزز للتوليد (RAG)

  • توفير استرجاع معلومات السياق ذات الصلة لنماذج اللغة الكبيرة.
  • تحسين دقة وملاءمة إجابات مساعدي الذكاء الاصطناعي.
  • دعم أنظمة الأسئلة والأجوبة لقاعدة المعرفة.

أنظمة التوصية

  • توصيات مخصصة بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته.
  • توصيات المنتجات، توصيات المحتوى، توصيات الموسيقى، إلخ.
  • بناء محركات توصية في الوقت الفعلي.

البحث الدلالي

  • بحث ذكي يفهم نية الاستعلام.
  • قدرات البحث عبر اللغات.
  • استرجاع عميق للوثائق والمحتوى.

كشف الحالات الشاذة

  • مراقبة الحالات الشاذة في تدفق البيانات في الوقت الفعلي.
  • الكشف عن تهديدات الأمن السيبراني.
  • تحليل أنماط سلوك النظام.

البحث عن الصور والوسائط المتعددة

  • وظيفة البحث عن الصور بالصور.
  • استرجاع محتوى الفيديو.
  • مطابقة تشابه الصوت.

المزايا التقنية

مزايا الأداء

  • كفاءة الذاكرة: تقليل كبير في استخدام الذاكرة من خلال تقنيات التكميم.
  • سرعة البحث: تحسين عميق للبحث عن المتجهات عالية الأبعاد.
  • المعالجة المتزامنة: يدعم طلبات الاستعلام المتزامنة العالية.

قابلية التوسع

  • التوسع الأفقي: يدعم النشر الموزع والتجزئة التلقائية.
  • التوسع الرأسي: الاستخدام الفعال لموارد الجهاز الواحد.
  • ترقيات بدون توقف: يدعم الترقيات عبر الإنترنت دون التأثير على توفر الخدمة.

سهولة الاستخدام

  • REST API: يوفر واجهات برمجة تطبيقات RESTful كاملة.
  • دعم gRPC: يوفر واجهات gRPC لسيناريوهات الأداء العالي.
  • SDK متعدد اللغات: يدعم لغات برمجة متعددة مثل Python و JavaScript و Go.

خيارات النشر

النشر المستضاف ذاتيًا

  • نشر Docker: يوفر صور Docker رسمية، ونشر بنقرة واحدة.
  • التثبيت المحلي: يدعم التثبيت المباشر على أنظمة تشغيل مختلفة.
  • نشر المجموعة: يدعم تكوينات المجموعة الموزعة.

الاستضافة السحابية

  • Qdrant Cloud: خدمة استضافة رسمية.
  • دعم متعدد السحابات: يدعم منصات السحابة الرئيسية مثل AWS و GCP و Azure.
  • بنية بدون خادم: التوسع حسب الطلب، لا حاجة لصيانة البنية التحتية.

تكامل النظام البيئي

تكامل إطار عمل التعلم الآلي

  • LangChain: تكامل عميق مع أطر عمل تطبيقات LLM الرئيسية.
  • Haystack: يدعم مختلف سلاسل أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
  • نماذج التضمين المختلفة: متوافق مع نماذج التضمين مثل OpenAI و Hugging Face.

دعم أدوات التطوير

  • مواصفات OpenAPI: وثائق ومواصفات API كاملة.
  • المراقبة والتسجيل: مقاييس مراقبة مدمجة وأنظمة تسجيل.
  • واجهة الإدارة: يوفر وحدة تحكم إدارة الويب.

مقارنة مع قواعد بيانات المتجهات الأخرى

مزايا مقارنة بالحلول التقليدية

  • أكثر اكتمالاً من FAISS: يوفر وظائف قاعدة بيانات كاملة، وليس مجرد مكتبة بحث.
  • أكثر تخصصًا من Elasticsearch: مُحسَّن خصيصًا للبحث عن المتجهات.
  • أكثر مرونة من Pinecone: حل مفتوح المصدر، يدعم الاستضافة الذاتية.

خصائص الأداء

  • أداء ممتاز على مجموعات البيانات واسعة النطاق.
  • يدعم تحديثات البيانات في الوقت الفعلي.
  • يوفر نتائج بحث دقيقة عن التشابه.

ملخص

تجمع Qdrant، باعتبارها قاعدة بيانات ناقلات من الجيل التالي، بين الأداء العالي وسهولة الاستخدام وقابلية التوسع. إنها ليست مجرد أداة تقنية، ولكنها أيضًا بنية تحتية مهمة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. سواء كان الأمر يتعلق ببناء محركات بحث ذكية، أو أنظمة توصية، أو تطوير تطبيقات RAG، يمكن لـ Qdrant توفير دعم قوي. إن طبيعتها مفتوحة المصدر ونظامها البيئي المجتمعي النشط يجعلها الحل المفضل لقاعدة بيانات المتجهات لمطوري الذكاء الاصطناعي الحديث.