2021 年に設立されたベルリンを拠点とするオープンソースのベクター データベース スタートアップである Qdrant は、AI 開発者が非構造化データをより効率的に利用できるよう支援することを目的としています。これは、AI を利用したアプリケーションに対する需要の増加と、ChatGPT などのジェネレーティブ AI の主流への台頭と一致しています。プラットフォームが拡大するにつれて、新たなユースケースに必要なインフラストラクチャは、ペースを維持する必要があり、Qdrant はまさにそこに足を踏み入れます。
Qdrant は最近、Unusual Ventures が主導する 750 万ドルのシード資金調達ラウンドを発表しました。このラウンドの他の参加者には、42cap、IBB Ventures、および Cloudera の共同創設者である Amr Awadallah などの複数のエンジェル投資家が含まれます。この新たな資金調達は、Qdrant が昨年調達したプレシード資金の 200 万ユーロ (220 万ドル) に基づいています。
ベクター データベースは、画像、動画、テキストなどの非構造化データを保存するように設計されており、ユーザーやシステムはラベルのないコンテンツを検索できます。このテクノロジは、ChatGPT を強化する GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) の潜在的なアプリケーションを広げるために不可欠です。 Gartner によると、企業で生成される新しいデータの約 90% は非構造化データであり、非構造化データは構造化データの 3 倍の速さで増加しています。
Qdrant の CEO 兼共同創設者である Andre Zayarni は、適切なツールと、LLM をリアルタイムの非構造化データに接続する機能の欠如が、ほとんどの AI 研究開発プロジェクトが本番環境に到達しない大きな理由であると考えています。ベクトル データベースを利用して LLM を拡張することにより、開発者は、リアルタイムの実世界のデータを活用して、より有用な AI アプリケーションを作成できます。
近年、オープンソースのベクターデータベースが投資家から大きな注目を集めています。昨年、Qdrant と同様のソリューションを提供する Pinecone は、2,800 万ドルを調達しました。 Zayarni 氏によると、Qdrant のオープンソース基盤は、エンジニア間の信頼を築き、プロプライエタリなソフトウェアが市場で競争するのを難しくするため、大きな利点です。他の例としては、6,000 万ドルを調達した Zilliz による Milvus オープンソース ベクター データベースや、今月初めに Chroma が AI ネイティブ オープンソース ベクター データベースのために 1,800 万ドルのシード資金を調達したことが挙げられます。
Qdrant への 750 万ドルのシード資金は、AI と機械学習を進化させ、その能力を開発者にまで拡大するテクノロジーに対する投資家の関心の高まりを示しています。 Zayarni 氏は、Qdrant が最初のターム シートを受け取ったのは、ピッチ デックを送信してからわずか 2 日後だったと述べています。
最近、Qdrant はマネージド クラウド サービスを導入しました。これは、ワンクリック デプロイ、自動バージョン アップグレード、バックアップ、および今後のデータベース管理インターフェイスで開発者を支援するように設計されています。 Zayarni は、最新の資金調達ラウンドで、Qdrant がオンプレミスまたはプライベート クラウドでホストできるエンタープライズ製品も開発しており、今年後半に発売される予定であることを強調しました。
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