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Qdrant ने ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस को सपोर्ट करने के लिए $7.5 मिलियन का सीड फंडिंग राउंड हासिल किया

Qdrant ने ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस को सपोर्ट करने के लिए $7.5 मिलियन का सीड फंडिंग राउंड हासिल किया

2021 में स्थापित बर्लिन स्थित ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस स्टार्टअप Qdrant, AI डेवलपर्स को असंरचित डेटा का अधिक कुशलता से उपयोग करने में मदद करने के लिए तैयार है। यह एआई-संचालित अनुप्रयोगों की बढ़ती मांग और जेनेरेटिव एआई जैसे कि चैटजीपीटी की मुख्यधारा में वृद्धि के साथ संरेखित है। जैसे-जैसे प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार होता है, उभरते उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचे को गति बनाए रखनी चाहिए, और ठीक यही वह जगह है जहाँ Qdrant कदम रखता है।

अपने ओपन-सोर्स वेक्टर सर्च इंजन और असंरचित डेटा डेटाबेस को वाणिज्यिक डोमेन में गहराई से लाने का इरादा रखते हुए, Qdrant ने हाल ही में Unusual Ventures के नेतृत्व में $7.5 मिलियन के सीड फंडिंग राउंड की घोषणा की। इस दौर में अन्य प्रतिभागियों में 42cap, IBB वेंचर्स, और कई देवदूत निवेशक जैसे कि क्लौडेरा के सह-संस्थापक, अम्र अवधल्लाह शामिल हैं। यह नई फंडिंग पिछले साल जुटाई गई प्री-सीड फंडिंग Qdrant में €2 मिलियन ($2.2 मिलियन) पर बनी है।

वेक्टर डेटाबेस, जो असंरचित डेटा - जैसे चित्र, वीडियो और पाठ को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं - उपयोगकर्ताओं और सिस्टम को बिना लेबल वाली सामग्री खोजने की अनुमति देते हैं। यह तकनीक GPT-4 जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) के संभावित अनुप्रयोगों को व्यापक बनाने के लिए आवश्यक है, जो ChatGPT को शक्ति प्रदान करता है। गार्टनर के अनुसार उद्यमों में उत्पन्न लगभग 90% नया डेटा असंरचित है, और असंरचित डेटा अपने संरचित समकक्ष की तुलना में तीन गुना तेजी से बढ़ रहा है।

Qdrant के सीईओ और सह-संस्थापक आंद्रे ज़यारनी का मानना है कि उपयुक्त उपकरणों की कमी और एलएलएम को वास्तविक समय से जोड़ने की क्षमता, असंरचित डेटा एक महत्वपूर्ण कारण है कि अधिकांश एआई अनुसंधान और विकास परियोजनाएं उत्पादन तक नहीं पहुंच पाती हैं। एलएलएम का विस्तार करने के लिए वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके, डेवलपर्स रीयल-टाइम, रीयल-वर्ल्ड डेटा का लाभ उठाने के लिए अधिक उपयोगी एआई एप्लिकेशन बना सकते हैं।

ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस ने हाल के वर्षों में निवेशकों का महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है। पिछले साल, Pinecone, जो Qdrant के समान समाधान प्रदान करता है, ने $28 मिलियन जुटाए। ज़यारनी के अनुसार, Qdrant का ओपन-सोर्स फ़ाउंडेशन एक प्रमुख लाभ है, क्योंकि यह इंजीनियरों के बीच विश्वास बनाता है और बाज़ार में प्रतिस्पर्धा करने के लिए मालिकाना सॉफ़्टवेयर संघर्ष करता है। अन्य उदाहरणों में ज़िलिज़ द्वारा मिल्वस ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस शामिल है, जिसने $60 मिलियन जुटाए, और क्रोमा की $18 मिलियन सीड फंडिंग इस महीने की शुरुआत में इसके एआई-नेटिव ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस के लिए हुई।

Qdrant के लिए $7.5 मिलियन की सीड फंडिंग निवेशकों की उन प्रौद्योगिकियों में बढ़ी हुई रुचि को प्रदर्शित करती है जो AI और मशीन लर्निंग को आगे बढ़ाती हैं, डेवलपर्स के लिए उनकी क्षमताओं का विस्तार करती हैं। ज़यारनी ने उल्लेख किया कि Qdrant ने अपना पिच डेक भेजने के दो दिन बाद ही अपनी पहली टर्म शीट प्राप्त की, जिसके बाद दूसरी टर्म शीट का बारीकी से पालन किया गया।

हाल ही में, Qdrant ने अपनी प्रबंधित क्लाउड पेशकश पेश की, जिसे एक-क्लिक परिनियोजन, स्वचालित संस्करण उन्नयन, बैकअप और एक आगामी डेटाबेस व्यवस्थापक इंटरफ़ेस के साथ डेवलपर्स की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया। फंडिंग के अपने नवीनतम दौर के साथ, ज़यारनी ने इस बात पर प्रकाश डाला कि Qdrant एक उद्यम उत्पाद भी विकसित कर रहा है, जिसे ऑन-प्रिमाइसेस या निजी क्लाउड में होस्ट किया जा सकता है, और इस साल के अंत में लॉन्च होने की उम्मीद है।

AppMaster.io जैसे No-code प्लेटफॉर्म लोकप्रियता में बढ़ रहे हैं, जिससे व्यवसायों और व्यक्तियों को व्यापक कोडिंग ज्ञान के बिना वेब, मोबाइल और बैकएंड एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाया जा रहा है। इस तरह के प्लेटफॉर्म डेवलपर्स को पारंपरिक कोडिंग की जटिलता के बिना एआई डोमेन में नए विचारों के साथ प्रयोग करने के लिए सशक्त बनाते हैं, जिससे समग्र विकास प्रक्रिया में तेजी आती है और उद्योग को एआई अनुप्रयोगों की मांग को बनाए रखने में सक्षम बनाता है।

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