Почему выбрали Qdrant вместо того, чтобы остаться на Elasticsearch? Какие преимущества?

Qdrant выбирают вместо Elasticsearch для задач, связанных с векторным поиском и обработкой больших объемов эмбеддингов, потому что Qdrant оптимизирован именно под такие сценарии. Основные преимущества Qdrant по сравнению с Elasticsearch:

• Оптимизация под векторный поиск: Qdrant изначально разработан для эффективного поиска по векторным представлениям, включая поддержку различных метрик расстояния.
• Более высокая производительность: Qdrant быстрее индексирует и ищет по векторам, особенно при больших объемах данных.
• Поддержка сложных запросов: Qdrant позволяет комбинировать векторный поиск с фильтрами по метаданным.
• Простота интеграции: Qdrant предоставляет удобный API и готовые SDK для популярных языков.

Elasticsearch тоже поддерживает векторный поиск, но он изначально ориентирован на полнотекстовый поиск и может уступать в производительности и удобстве при работе с эмбеддингами и ML-задачами.