Nous architecturons votre infrastructure de recherche vectorielle avec Qdrant pour des capacités de recherche sémantique avancées.
Qdrant révolutionne la recherche d'information grâce à sa base de données vectorielle haute performance, permettant des recherches par similarité ultra-rapides, une compréhension sémantique profonde et une intégration native avec les modèles d'IA modernes.
Retrouvez la liste des projets web compatible avec l’utilisation de la technologie Shopify.
Qdrant excelle dans le stockage et la recherche de vecteurs de haute dimension utile pour la mise en place d'un RAG
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En e‑commerce et médias, Qdrant facilite la création de systèmes de recommandation basés sur la similarité entre produit
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Qdrant est un allié pour analyser des jeux de données volumineux et détecter des anomalies.
En savoir plusConçu pour la prochaine génération d’applications d’IA, Qdrant offre une recherche vectorielle ultra‑rapide et gère des milliards de vecteurs avec une latence minimale
La plateforme propose une infrastructure cloud native qui permet une mise à l’échelle verticale et horizontale sans interruption de service, avec des mises à jour sans temps d’arrêt
Écrit en Rust, Qdrant apporte une fiabilité et une sécurité exemplaires, tout en offrant un déploiement rapide via Docker et une API légère pour une intégration facile
Grâce à des options de compression et au stockage sur disque, Qdrant réduit significativement l’utilisation de la mémoire et optimise les coûts sans compromettre la performance
Chaque vecteur peut être enrichi de payloads pour supporter des requêtes hybrides, combinant recherche sémantique et filtres traditionnels afin de fournir des résultats extrêmement précis.
Qdrant s’intègre nativement aux modèles d’IA et frameworks de retrieval‑augmented generation (RAG), ce qui en fait un composant idéal pour les agents conversationnels, la génération de contenu contextualisée ou les moteurs de recherche multimodale.
Nombre de salariés : 1
Pour les développeurs, data scientists ou chercheurs qui souhaitent expérimenter la recherche vectorielle sans lourde infrastructure. Qdrant se déploie localement en quelques minutes via Docker ou son client Python et offre un outil prêt à l’emploi.
Nombre de salariés : 2 - 10
Idéal pour les jeunes startups développant des fonctionnalités d’IA (moteur de recherche interne, recommandations) avec un budget maîtrisé. Qdrant propose une version cloud native et un back‑end performant sans gestion serveur complexe.
Nombre de salariés : 11 - 49
Pour les entreprises qui veulent enrichir leurs produits avec des fonctionnalités de recherche sémantique ou de personnalisation. Les filtres hybrides et la gestion des métadonnées permettent de mieux exploiter leurs données textuelles, visuelles ou audio.
Nombre de salariés : 50 - 250
Adapté aux sociétés disposant de larges catalogues ou bases documentaires (commerce, assurance, médias) qui souhaitent mettre en place des solutions d’IA générative ou de recherche multimodale à grande échelle. Qdrant assure performance et haute disponibilité tout en s’intégrant aisément à un CRM ou ERP via ses API.
Nombre de salariés : +250
Conçu pour les grandes entreprises nécessitant une recherche vectorielle fiable à grande échelle, avec plusieurs sites et de nombreux utilisateurs. La solution open source et modulaire de Qdrant permet une conformité aux politiques de sécurité internes et un déploiement hybride (cloud ou edge) pour des performances optimales.
Mise en place d'un moteur IA pour la recherche produit multi-langue dans plus de 20 000 produits e-commerce.
Conception d’un middleware local intégrant un LLM pour automatiser la génération de devis, en centralisant et structurant les données métiers.
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