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초보자 친화적 high-dimensional data 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 high-dimensional data 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

high-dimensional data

  • Qdrant

    Qdrant는 고차원 데이터의 효율적인 저장과 쿼리를 제공하여 AI 애플리케이션을 가속화하는 벡터 검색 엔진입니다.
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    Qdrant란?
    Qdrant는 개발자들이 고효율로 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 하는 진보된 벡터 검색 엔진입니다. 복잡한 데이터 타입을 관리하는 데 뛰어나며 고차원 데이터에 대한 유사성 검색 기능을 제공합니다. 추천 엔진, 이미지 및 비디오 검색, 자연어 처리 작업에 이상적이며, Qdrant는 사용자가 임베딩을 신속하게 인덱싱하고 쿼리할 수 있게 합니다. 확장 가능한 아키텍처와 다양한 통합 방법에 대한 지원 덕분에 Qdrant는 AI 솔루션의 워크플로우를 간소화하며, 높은 부하에서도 빠른 응답 시간을 보장합니다.
    Qdrant 핵심 기능
    • 고차원 벡터 저장소
    • 빠른 유사성 검색
    • 확장 가능한 아키텍처
    • 머신러닝 프레임워크와의 통합
    • RESTful API 지원
    Qdrant 장단점

    단점

    주로 벡터 검색 인프라에 집중되어 있으며 완전한 AI 에이전트 플랫폼은 아님
    효과적인 배포 및 통합에는 기술 지식 필요
    직접적인 모바일 앱 또는 브라우저 확장 지원 없음

    장점

    GitHub의 큰 커뮤니티와 활발한 개발이 이루어진 오픈 소스
    대규모 AI 애플리케이션에 맞춰 높은 확장성과 성능 최적화
    고급 검색, 추천 및 이상 탐지를 포함한 다양한 사용 사례 지원
    클라우드 네이티브로 관리형 옵션 및 무중단 업그레이드 제공
    Rust로 구축되어 속도와 신뢰성 보장
    인기 있는 임베딩 모델 및 AI 프레임워크와 쉽게 통합 가능
    압축 및 양자화를 통한 비용 효율적인 데이터 저장 제공
    Qdrant 가격
    무료 플랜 있음YES
    무료 평가판 정보영구 1GB 무료 클러스터, 신용카드 불필요
    가격 모델프리미엄
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도시간 단위

    가격 플랜 상세 정보

    관리형 클라우드

    0 USD
    • 1GB 무료 클러스터
    • 신용카드 필요 없음
    • 중앙 클러스터 관리로 완전 관리형
    • 여러 클라우드 공급자 및 지역(AWS, GCP, Azure)
    • 수평 및 수직 확장
    • 중앙 모니터링, 로그 관리 및 경고
    • 고가용성, 자동 복구
    • 백업 및 재해 복구
    • 무중단 업그레이드
    • 사용자 무제한
    • 표준 지원 및 가동 시간 SLA, 프리미엄으로 업그레이드 가능

    하이브리드 클라우드

    0.014 USD
    • 모든 클라우드 공급자, 온프레미스 인프라스트럭처 또는 엣지 위치에서 클러스터 직접 가져오기
    • Qdrant 클라우드의 모든 이점
    • 보안, 데이터 격리, 최적의 지연 시간
    • 관리형 클라우드 중앙 클러스터 관리
    • 표준 지원 및 가동 시간 SLA, 프리미엄으로 업그레이드 가능

    프라이빗 클라우드

    맞춤형 USD
    • Qdrant를 완전히 온프레미스로 배포
    • 하이브리드 클라우드의 모든 이점
    • 보안, 데이터 격리, 최적의 지연 시간
    • 인프라, 클라우드, 온프레미스 또는 완전 격리 환경 관리 클러스터
    • 프리미엄 지원 플랜
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://qdrant.tech/pricing/

  • ReAct AI Agent from Scratch using DeepSeek

    DeepSeek와 함께 구축된 오픈소스 ReAct 기반 AI 에이전트로, 동적 질문응답 및 맞춤 데이터 소스에서 지식 검색 수행.
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    ReAct AI Agent from Scratch using DeepSeek란?
    이 저장소는 DeepSeek를 활용하여 고차원 벡터 검색을 수행하는 ReAct 기반 AI 에이전트 제작을 위한 단계별 튜토리얼과 참조 구현체를 제공합니다. 환경 세팅, 의존성 설치, 맞춤 데이터용 벡터 저장소 구성 등을 다루며, 에이전트는 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 외부 지식 검색을 결합해 투명하고 설명 가능한 답변을 만들어냅니다. 사용자들은 추가 문서 로더 연동, 프롬프트 템플릿 조정, 벡터 데이터베이스 교체 등을 통해 시스템을 확장할 수 있으며, 이 유연한 프레임워크는 개발자와 연구자가 간단한 파이썬 코드로 강력한 대화형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 합니다.
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