开源：面向下一代 AI 的高性能、大规模矢量数据库

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面向下一代 AI 的高性能、大规模矢量数据库。 http://www.gitpp.com/pangai/qdrant-cn 向量数据库成为人工智能时代的基础设施，主要归因于以下几个关键因素： 一、数据规模与处理能力 大规模数据处理 ：向量数据库能够处理的数据规模远超传统关系型数据库。在人工智能应用中，经常需要处理超过10亿的数据量，且单个数据向量的维度常超过1000维。这种大规模的数据处理需求，传统数据库往往难以满足，而向量数据库则能轻松应对。 二、查询方式与时效性 高效的相似性搜索 ：与传统数据库的精确查询不同，向量数据库侧重于计算密集型的相似性搜索。这在处理非结构化数据（如文本、图片、视频等）时尤为重要，因为这些数据通常需要通过特征提取转化为向量形式进行存储和检索。 低延迟响应 ：向量数据库对时延有严格要求，通常要求在亿级数据中1 ………………………………