Qdrant是一家開源向量數據庫初創公司，擁有超過1000萬次安裝量。我們與創始人兼CEO Andre Zayarni進行了對話，深入了解Qdrant與通用數據庫的差異化優勢。

AI數據管道的核心階段

在談到AI訓練和推理數據管道時，Zayarni強調區分訓練和推理的重要性。"訓練管道負責準備原始數據以微調或預訓練基礎模型，而推理管道專注于將這些模型應用到實際任務中。"向量搜索是推理階段的核心：從相關數據源創建嵌入向量并存儲以供快速檢索，支持RAG（檢索增強生成）等技術，為模型輸出提供實時、上下文感知的信息增強。

多樣化數據類型的處理

AI管道需要處理結構化、文件和對象數據。Zayarni指出，AI管道越來越關注非結構化數據——文件、文檔、圖像和代碼，這些構成了模型訓練和實時推理任務的骨干。結構化數據（如元數據）通常用于標記、過濾或組織內容，以實現更好的檢索和控制。

向量化與存儲策略

關于數據向量化，Zayarni建議使用與任務和領域相匹配的嵌入模型。一旦轉換為向量，這些數據變得龐大、固定大小且在計算上密集。"通用數據庫從根本上不適合高維相似性搜索，它們缺乏實時大規模檢索所需的索引結構、過濾精度和低延遲執行路徑。"

相比之下，專用向量數據庫專為此挑戰而構建，提供一階段過濾、混合搜索、量化和智能查詢規劃等功能。

部署環境選擇

在本地存儲向量提供更多數據隱私、合規性和延遲控制，特別適合受監管行業。公有云則提供可擴展性、易于設置和托管服務訪問。向量工作負載受益于快速、內存高效的存儲，理想情況下具有內存映射、分層RAM-磁盤平衡和針對大型固定大小嵌入優化的I/O。

GPU集成與性能優化

Zayarni澄清了一個常見誤解："向量不用于訓練模型，它們是嵌入模型處理文本或代碼等原始數據的輸出。"向量數據庫不執行推理，而是存儲和檢索預計算向量以支持下游任務。

關于Nvidia GPUDirect支持，他表示這并非向量數據庫的必需品。Qdrant使用Vulkan API實現平臺無關的GPU加速索引，允許團隊在Nvidia、AMD或集成GPU上受益于更快的數據攝取。

安全與治理考量

AI管道通常涉及敏感或專有數據，因此需要強大的訪問控制和治理。這包括細粒度API密鑰權限、多租戶隔離和基于角色的訪問控制。混合和私有云部署支持提供了在不影響性能的情況下執行安全策略的靈活性。

AI代理與MCP集成

在AI代理應用中，模型控制協議（MCP）為代理提供了在推理循環中與外部內存交互的標準化方式。向量數據庫通常用作這種內存層，代理查詢與文檔、代碼或對話相關的嵌入。

Zayarni建議AI代理應遵循與人類用戶相同的零信任原則，通過嚴格的身份驗證和范圍訪問確保安全、合規的交互。向量級API密鑰權限、多租戶和云端角色基于訪問控制等功能確保了安全的代理交互。