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。我们与创始人兼CEO Andre Zayarni 进行了对话，深入了解Qdrant与通用数据库的差异化优势。 AI管道需要处理结构化、文件和对象数据。Zayarni指出，AI管道越来越关注非结构化数据——文件、 文档、图像和代码，这些构成了模型训练和实时推理任务的骨干。结构化数据（如元数据）通常用于标 记、过滤或组织内容，以实现更好的检索和控制。 向量化与存储策略 关于数据向量化，Zayarni建议使用与任务和领域相匹配的嵌入模型。一旦转换为向量，这些数据变得 庞大、固定大小且在计算上密集。"通用数据库从根本上不适合高维相似性搜索，它们缺乏实时大规模 检索所需的索引结构、过滤精度和低延迟执行路径。" 相比之下，专用向量数据库专为此挑战而构建，提供一阶段过滤、混合搜索、量化和智能查询规划等功 能。 部署环境选择 AI数据管道的核心阶段 在谈到AI训练和推理数据管道时，Zayarni强调区分训练和推理的重要性。"训练管道负责准备原始数据 以微调或预训练基础模型，而推理管道专注于将这些模型应用到实际任务中。"向量搜索是推理阶段的 核心：从相关数据 ...