وقتی یک چت‌بات هوش مصنوعی را برای سازمان و یا کسب‌وکاری شخصی‌سازی می‌کنید و توسعه می‎دهید. آن چت‌بات برای پاسخگویی به سوالات کاربران باید میان هزاران فایل، مقاله و سند داخلی بگردد تا جواب درست را پیدا کند. در چنین شرایطی جست‌وجوی معمولی بر اساس کلمه‌ها کافی نیست، زیرا ممکن است کاربران مختلف مفاهیم مشابه را با کلمه‌ها و عبارت‌های متفاوت بیان کنند. درست همین‌جاست که پایگاه داده‌برداری Qdrant به سیستم‌های هوشمند کمک می‌کند تا بتوانند مفهوم اطلاعات را بفهمند و مرتبط‌ترین داده‌ها را پیدا کنند. در این مقاله همراه ما باشید تا بررسی‌کنیم این پایگاه داده‌برداری چیست، چه کاربردهایی دارد و چطور می‌توان از آن برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی استفاده کرد؟

Qdrant چیست؟

Qdrant یک پایگاه داده‌برداری (Qdrant Vector Database) است که برای ذخیره‌ و پیدا کردن اطلاعات بر اساس مفهوم و شباهت، توسعه داده شده است. در واقع برخلاف دیتابیس‌های معمولی که به دنبال تطابق دقیق کلمه‌ها یا مقدارها می‌گردند، این ابزار می‌تواند بفهمد دو داده از نظر معنایی چقدر به هم نزدیک هستند.

بیایید این موضوع را با یک مثال روشن کنیم. فرض کنید در یک فروشگاه‌ اینترنتی به دنبال کفش مناسب پیاده‌روی می‌گردید. ممکن است آن فروشگاه دقیقا همین عبارت را نداشته باشد، اما محصولی با عنوان «کتانی راحت برای استفاده روزمره» از نظر مفهوم به چیزی که می‌خواهید نزدیک است. این پایگاه داده‌برداری می‌تواند این شباهت معنایی را تشخیص دهد و نتایج مرتبط با آن را پیدا کند.

به عبارت دیگر، Qdrant مثل یک کتابدار بسیار باهوش و باتجربه است که به جای اینکه فقط دنبال اسم کتاب‌ها بگردد، مفهوم جمله‌های کتاب‌ها را درک می‌کند و می‌تواند کتاب‌هایی را پیدا کند که از نظر موضوع به درخواست شما نزدیک است.

کاربردهای پایگاه‌ داده‌برداری Qdrant

همان‌طور که دیدیم، هر سیستم هوشمند باید بین حجم زیادی از اطلاعات بگردد و چیزی را پیدا کند که از نظر مفهوم به درخواست کاربر نزدیک باشد. به همین دلیل، Qdrant در هوش مصنوعی به‌عنوان یک زیرساخت مهم برای مدیریت و بازیابی اطلاعات در سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود. در این هنگام، پایگاه‌ داده‎برداری می‎تواند کمک‌کننده باشد و از موتورهای جست‌وجوی هوشمند گرفته تا چت‌بات‎ها، سیستم‌های پیشنهاددهنده و حتی تشخیص تقلب، همه می‌‎توانند از قابلیت‌های Qdrant Vector Database استفاده کنند.  در ادامه همراه ما باشید تا به هر کدام از این کاربردها بپردازیم.

•  جستجوی پیشرفته (Advanced Search): یکی از مهم‌ترین کاربردهای Qdrant، ساخت و جستجوی هوشمند است. در جستجوی معمولی، سیستم فقط به دنبال کلمه‌ای می‌گردد که کاربر وارد می‌کند، اما این فناوری می‎‌تواند معنی و مفهوم پشت درخواست را نیز درک کند. این کاربرد را بیشتر می‌توان در فروشگاه‌های اینترنتی مشاهده کرد که سیستم با استفاده از جست‌وجوی شباهت (Similarity Search) شباهت معنایی بین کلمات را درک می‌کند و کالای مورد نظر کاربر را برای او پیدا می‌کند.
•  سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems): حتما تجربه کرده‌اید که اپلیکیشن پخش فیلم یا موسیقی به شما فیلم یا آهنگ‌هایی مطابق با سلیقه‌تان پیشنهاد دهد. پشت این پیشنهادهای هوشمند، معمولا سیستم‌های پیشنهاددهنده قرار دارند. Qdrant به این سیستم‌ها کمک می‌کند تا به جای پیشنهادهای ساده، الگوهای رایج بین سلایق کاربر و نوع محتوا مصرفی را پیدا کنند. یعنی علاوه بر اینکه محتواهایی که قبلا کاربر مصرف کرده را بررسی می‌کنند، می‌توانند شباهت بین ویژگی‌های مختلف را هم بررسی کنند. بیایید به همان مثال فروشگاه برگردیم؛ مثلا در یک آنلاین‌شاپ این پایگاه داده‌برداری ظاهر و تصویر محصول، ویژگی‌ها و توضیحات محصول و رفتار و علایق قبلی کاربر را بررسی می‌کند و پیشنهادهایی شخصی‌تر و دقیق‌تری را ارائه می‌دهد که برای کاربر جذاب‌تر است.
• ساخت سیستم‌های RAG با (Retrieval Augmented Generation) Qdrant: یکی از مهم‌ترین کاربردهای Qdrant، استفاده در معماری RAG است. در واقع، Qdrant در LLM نقش یک لایه حافظه و بازیابی اطلاعات را ایفا می‌کند تا مدل‌های زبانی بتوانند قبل از تولید پاسخ، به اطلاعات مرتبط و اختصاصی دسترسی پیدا کنند. اما RAG دقیقا چه مشکلی را حل می‌کند؟ فرض کنید می‌خواهید برای یک شرکت چت‌بات درون‌سازمانی توسعه دهید. این چت‌بات باید بتواند به سوال‌های کاربران درباره شرایط مرخصی، زمان حقوق و… پاسخ دهد. مسئله این است که مدل‌ زبانی از قوانین داخلی و فایل‌های شرکت شما بی‌خبر است. 

همین جاست که Qdrant به کمک شما می‌آید. به این صورت که اول فایل‌ها و مستندات، داخل پایگاه داده ذخیره می‌شوند. بعد هر وقت کاربر سوالی را پرسید. Qdrant خیلی سریع بین آن فایل‌ها جست‌وجو می‌کند و مرتبط‌ترین اطلاعات را پیدا می‌کند و سپس آن‌ها را به مدل هوش مصنوعی می‌دهد تا بر اساس همان، جواب دهد. اگر بخواهیم خیلی خلاصه بگوییم، RAG یعنی قبل از اینکه هوش مصنوعی جواب بدهد، اول اطلاعات مورد نیاز را پیدا کند و Qdrant هم همان ابزاری است که این اطلاعات را سریع و هوشمند پیدا می‌کند.

• تحلیل داده و تشخیص ناهنجاری (Data Analysis and Anomaly Detection): یکی دیگر از کاربردهای مهم Qdrant پیدا کردن رفتارهای غیرعادی در حجم زیادی از داده‌هاست. مثلا اگر یک بانک بخواهد تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کند. روش‌های سنتی ممکن است فقط چند قانون مشخص را بررسی کنند، اما این موتور جست‌وجوی برداری می‌تواند الگوهای رفتاری را به شکل بردار تحلیل کند و تراکنش‌هایی را پیدا کند که با رفتارهای معمولی فرق دارند. این قابلیت معمولا در تشخیص تقلب مالی، امنیت سایبری، بررسی رفتار کاربران و پایش تجهیزات صنعتی کاربرد زیادی دارد.
•  عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents): یکی از کاربردهای جدید این ابزار، استفاده در توسعه عامل‌های هوشمند است. از آنجا که عامل‌های هوش مصنوعی باید بتوانند اطلاعات قبلی را به خاطر بسپارند و از تجربه‌های گذشته استفاده کنند و در نهایت برای انجام کارهای پیچیده تصمیم بگیرند، Qdrant می‌تواند با فراهم کردن یک حافظه معنایی به این عامل‌ها کمک کنند.  مثلا یک دستیار هوشمند پشتیبانی مشتری می‌تواند اطلاعات گفت‌وگوهای قبلی، مشکلات گذشته و راه‌حل‌های قبلی را در این زیرساخت ذخیره کند و هنگام پاسخ‌گویی از آن‌ها استفاده کند.

بیشتر بخوانید: بیشتر بخوانید: RAG (Retrieval-Augmented Generation) چیست؟

معماری Qdrant چگونه است؟

برای آشنایی با نحوه کار Qdrant، باید اول با چند مفهوم اصلی در معماری آن آشنا شویم. برخلاف دیبابیس‌های معمولی که داده‌ها را در قالب جدول و ردیف ذخیره می‌کند، در Qdrant اطلاعات به شکل بردار (Vector) نگهداری می‌شود. این موتور جست‌وجوبرداری داده‌ها را به چند بخش اصلی تقسیم می‌کند.

• Point، واحد اصلی ذخیره اطلاعات در Qdrant: در Qdrant هر داده‌ای که ذخیره می‌کنید، یک  Point محسوب می‎شود. هر پوینت یک بردار دارد که مفهوم آن داده را نشان می‌دهد. یک شناسه (ID) نیز دارد که می‎تواند اطلاعات تکمیلی مانند عنوان، نویسنده یا دسته‌بندی را هم همراه خود نگه دارد. مثلا اگر یک مقاله ذخیره کنید، علاوه بر مفهوم مقاله، اطلاعاتی مانند عنوان و لینک آن نیز ذخیره می‌شود.
• Collection، محل نگهداری Pointها: همه Point‌ها داخل یک Collection ذخیره می‌شوند. این بخش در واقع نقش همان جدول (Table) را در دیتابیس‌های معمولی دارد. مثلا شما می‌توانید همه اسناد یک شرکت را داخل یک کالکشن ذخیره کنید.
• Distance Metric، پیدا کردن نزدیک‌ترین اطلاعات: هنگامی که کاربر یک سوال می‌پرسد، Qdrant باید تشخیص دهد کدام اطلاعات از نظر مفهوم به آن سوال نزدیک‌تر است. برای همین از معیارهایی مانند Cosine Similarity استفاده می‌کند تا شباهت بین بردارها را اندازه‌گیری و سپس مرتبط‌ترین جواب را پیدا کند.
• Index، سریع‌تر پیدا کردن جواب: اگر میلیون‌ها بردار داخل Qdrant باشد، جست‌‎وجو بین همه آن‌ها زمان‌بر می‌شود. به همین دلیل هم این فناوری از Index استفاده می‌کند تا بدون بررسی همه داده‌ها، در کوتاه‌ترین زمان ممکن نتیجه‌ها را پیدا کند.
• Quantization، کمتر کردن مصرف حافظه: بردارها فضای زیادی را اشغال می‌کنند و قابلیت Quantization کمک می‌کند تا حجم آن‌ها کمتر شود، آن هم بدون اینکه دقت جستجو خیلی افت کند. در نتیجه هم حافظه کمتری مصرف می‌شود و هم سرعت سیستم بالاتر می‌رود.
• مقیاس‌پذیری، مناسب پروژه‌های بزرگ: Qdrant فقط برای پروژه‌های بزرگ نیست. اگر حجم داده‌ها زیاد شود، می‌تواند اطلاعات را بین چند سرور تقسیم کند، از داده‌ها نسخه پشتیبان بگیرد و روی Qdrant Cloud نیز اجرا شود. برای شروع کار نیز نصب Qdrant روش‌های مختلفی دارد. یکی از ساده‌ترین روش‌ها استفاده از Docker است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد این ابزار را بدون پیچیدگی‌های اضافی روی محیط توسعه یا سرور خود اجرا کنند. همچنین امکان استفاده از کلاینت‌های مختلف مانند Qdrant Python برای اتصال برنامه‌ها به این پایگاه داده برداری وجود دارد.

بیشتر بخوانید: بیشتر بخوانید: تفاوت RAG و Fine-Tuning؛ کدام روش برای شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بهتر است؟

در نهایت و در یک نگاه می‌توان گفت معماری  Qdrant به این شکل کار می‌کند که داده‌ها وارد بردار می‌شود، داخل Collection ذخیره می‌شود و هر وقت کاربر چیزی جست‌وجو کرد، این ابزار سریع‌ترین و نزدیک‌ترین اطلاعات را از نظر مفهوم پیدا می‌کند. حالا که با مفاهیم اصلی این پایگاه داده‌برداری آشنا شدیم، در ادامه آموزش Qdrant به سراغ نحوه استفاده از آن برای ساخت یک سیستم RAG می‌رویم.

مراحل ساخت یک سیستم RAG با Qdrant

حالا که با Qdrant آشنا شدیم، بیایید ببینیم چطور می‌توان از آن برای ساخت یک سیستم RAG استفاده کرد. مراحل کلی ساخت RAG با Qdrant به شکل زیر است:

•  جمع‌آوری اطلاعات: اول باید اطلاعاتی را که می‌خواهید هوش مصنوعی از آن استفاده کند آماده کنید. این اطلاعات می‌تواند شامل فایل‌های PDF، مستندات، صفحات وب، راهنماهای محصول و یا هر محتوای دیگری باشد. در بسیاری از سازمان‌ها بخشی از دانش موجود در قالب تصاویر، اسناد اسکن‌شده یا فایل‌های غیرمتنی ذخیره شده است. در چنین شرایطی می‌توان از ابزارهایی مانند وب سرویس تصویر به متن برای استخراج محتوای متنی تصاویر استفاده کرد و سپس این اطلاعات را می‌توان برای پردازش، تبدیل به Embedding  و ذخیره در Qdrant آماده کرد.
•   تقسیم اطلاعات به بخش‌های کوچک‌تر: سپس این اطلاعات به قسمت‌های کوچک‌تر (Chunk) تقسیم می‌شوند. این کار باعث می‌شود سیستم موقع جست‌وجو مجبور نباشد کل فایل یا سند بزرگ را بررسی کند و ارتباط میان بخش‌های مختلف را راحت‌تر پیدا کند.
•   تبدیل متن Embedding: حالا هر بخش از متن با کمک یک مدل Embedding به یک بردار تبدیل می‌شود. این بردارها مفهوم متن را نشان می‌دهند و نه فقط کلمات را، به همین دلیل هم متن‌هایی که واژه‌های متفاوت اما معنای مشابهی دارند به هم نزدیک در نظر گرفته می‌شوند.
• ذخیره در Qdrant: بردارهای ساخته‌شده داخل Qdrant Vector Database ذخیره می‌شوند. کنار هر بردار هم اطلاعاتی مانند عنوان، منبع یا دسته‌بندی آن نگهداری می‌شود تا بعدا بتوان نتایج را به راحتی فیلتر کرد.
• جست‌وجوی اطلاعات مرتبط: وقتی کاربر سوالی را می‌پرسد، سوال هم به یک بردار تبدیل می‌شود. سپس Qdrant بین همه بردارهای ذخیره‌شده جست‌وجو می‎کند و علاوه بر کلمات، معنای آن را نیز در نظر می‌گیرد و نزدیک‌ترین اطلاعات از نظر مفهوم را پیدا می‌کند. یعنی فقط دنبال کلمات مشابه نمی‌گردد، بلکه معنی سوال را هم در نظر می‌گیرد.
•    تولید پاسخ: در آخر اطلاعاتی که Qdrant پیدا کرده، همراه با سوال کاربر به مدل (LLM) داده می‌شود. مدل هم با استفاده از این اطلاعات، یک پاسخ دقیق‌تر و قابل اعتمادتر تولید می‎کند.

مقایسه Qdrant با سایر پایگاه‌های داده برداری

حالا که تا اینجا با پایگاه داده Qdrant آشنا شدید. بد نیست نگاهی هم به دیگر Vector Databaseها که هر کدام برای ذخیره و جست‌وجوی بردارها ساخته شده‌اند بیندازیم.

مزیت این سیستم مدیریت داده‌برداری نسبت به دیگر روش‌ها این است که بیشتر روی سرعت، سادگی و مقیاس‌پذیری تمرکز کرده است. یعنی هم می‌توانید آن را روی سرور خودتان اجرا کنید و هم از Qdrant Cloud استفاده کنید و بدون دردسر مدیریت سرور، پروژه خودتان را راه بیندازید. در جدول زیر می‌توانید این ابزارها را با هم مقایسه کنید:

پس می‌بینیم که در عمل اگر هدفتان ساخت یک سیستم RAG، چت‌بات سازمانی یا موتور جست‌وجوی معنایی باشد، Qdrant یکی از محبوب‎ترین انتخاب‌هاست. زیرا هم متن باز است و هم با ابزارهایی مانند LangChain و LlamaIndex به‌خوبی یکپارچه می‌شود و هم از Qdrant Python، Qdrant API و Qdrant Client برای توسعه سریع پشتیبانی می‌کند.

البته این موضوع را نیز فراموش نکنید که انتخاب بهترین پایگاه داده وکتوری به نیاز پروژه بستگی دارد. به عنوان مثال اگر فقط می‌خواهید یک نمونه اولیه بسازید، Chroma گزینه مناسبی است. اگر زیرساخت ابری کاملا مدیریت‌شده می‌خواهید، Pinecone انتخاب خوبی است. اما اگر به دنبال ترکیبی از سرعت، انعطاف‌پذیری، متن‌باز بودن و امکانات مناسب برای پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی هستید، این موتور جست‌وجوبرداری یکی از بهترین گزینه‌های موجود محسوب می‌شود.

جمع‌بندی

در نهایت می‌توان گفت Qdrant یکی از اجزای کلیدی و مهم در ساخت نسل جدید سیستم‌های هوشمند است. این سیستم‌ها دیگر تنها بر اساس تطبیق کلمات کار نمی‌کنند. بلکه می‌توانند مفهوم اطلاعات را درک کنند و پاسخ‌های دقیق‌تری را ارائه دهند. از ساخت چت‌بات‎های سازمانی و موتورهای جست‌وجوی معنایی گرفته تا توسعه عامل‌های هوش مصنوعی، این زیرساخت نقش یک لایه هوشمند را برای دسترسی سریع به دانش ایفا می‌کند. البته باید حتما به این موضوع نیز توجه داشته باشید که انتخاب یک پایگاه‌ داده‎برداری مناسب همواره به نیازها، حجم داده‌ها و معماری پروژه بستگی دارد، اما برای بسیاری از پروژه‌های مبتنی بر LLM و RAG، ترکیب سرعت، انعطاف‌پذیری و متن‌باز بودن، این موتور جست‌وجوی برداری را به گزینه‌ای قدرتمند تبدیل کرده است.