Comment la recherche d'informations a-t-elle été organisée dans la base vectorielle ? Pourquoi avoir utilisé Qdrant ?

Поиск информации в векторной базе организован через преобразование текстовых или других данных в векторные представления с помощью моделей эмбеддинга. Затем для поиска похожих элементов используется ближайший сосед (nearest neighbor search) в многомерном пространстве. Qdrant выбран из-за его высокой производительности, поддержки масштабируемого поиска, удобного API и интеграции с ML-фреймворками. Он оптимизирован для работы с большими объемами векторов и обеспечивает быстрый отклик при поиске.