2021'de kurulan, Berlin merkezli bir açık kaynaklı vektör veritabanı girişimi olan Qdrant, yapay zeka geliştiricilerinin yapılandırılmamış verileri daha verimli kullanmasına yardımcı olmaya kararlı. Bu, yapay zeka destekli uygulamalara yönelik artan talep ve ChatGPT gibi üretken yapay zekanın ana akım haline gelmesiyle uyumludur. Platformlar genişledikçe, ortaya çıkan kullanım durumları için gereken altyapı ayak uydurmalı ve Qdrant tam da burada devreye giriyor.
Açık kaynaklı vektör arama motorunu ve yapılandırılmamış veri veritabanını ticari alanın derinliklerine taşımayı amaçlayan Qdrant, kısa bir süre önce Unusual Ventures liderliğindeki 7,5 milyon dolarlık bir başlangıç finansmanı turunu duyurdu. Bu turdaki diğer katılımcılar arasında 42cap, IBB Ventures ve Cloudera kurucu ortağı Amr Awadallah gibi birkaç melek yatırımcı yer alıyor. Bu yeni finansman, Qdrant'ın geçen yıl topladığı 2 milyon Euro'luk (2,2 milyon $) tohum öncesi finansmana dayanıyor.
Görüntüler, videolar ve metin gibi yapılandırılmamış verileri depolamak için tasarlanmış vektör veritabanları, kullanıcıların ve sistemlerin etiketlenmemiş içerikte arama yapmasına olanak tanır. Bu teknoloji, ChatGPT'ye güç sağlayan GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) potansiyel uygulamalarını genişletmek için gereklidir. Gartner'a göre, işletmelerde üretilen yeni verilerin yaklaşık %90'ı yapılandırılmamış verilerdir ve yapılandırılmamış veriler, yapılandırılmış muadillerine göre üç kat daha hızlı büyümektedir.
Qdrant CEO'su ve kurucu ortağı Andre Zayarni, uygun araçların eksikliğinin ve LLM'leri gerçek zamanlı, yapılandırılmamış verilere bağlama yeteneğinin, çoğu AI araştırma ve geliştirme projesinin üretime ulaşmamasının önemli bir nedeni olduğuna inanıyor. Geliştiriciler, LLM'leri genişletmek için vektör veritabanlarını kullanarak gerçek zamanlı, gerçek dünya verilerinden yararlanan daha kullanışlı yapay zeka uygulamaları oluşturabilir.
Açık kaynaklı vektör veritabanları, son yıllarda yatırımcıların büyük ilgisini çekmiştir. Qdrant'a benzer bir çözüm sunan Pinecone geçen yıl 28 milyon dolar topladı. Zayarni'ye göre Qdrant'ın açık kaynak temeli, mühendisler arasında güven oluşturduğu ve tescilli yazılımların pazarda rekabet etme mücadelesine neden olduğu için büyük bir avantaj. Diğer örnekler arasında Zilliz'in 60 milyon dolar toplayan Milvus açık kaynak vektör veritabanı ve Chroma'nın bu ayın başlarında AI-yerel açık kaynak vektör veritabanı için 18 milyon dolarlık tohum finansmanı yer alıyor.
Qdrant için 7,5 milyon dolarlık başlangıç fonu, yatırımcıların yapay zekayı ve makine öğrenimini ilerleten ve yeteneklerini geliştiricilere genişleten teknolojilere artan ilgisini gösteriyor. Zayarni, Qdrant'ın ilk ön hazırlık belgesini satış konuşmasını gönderdikten sadece iki gün sonra aldığından ve hemen ardından ikinci bir ön belgenin geldiğinden bahsetti.
Kısa bir süre önce Qdrant, geliştiricilere tek tıklamayla dağıtımlar, otomatikleştirilmiş sürüm yükseltmeleri, yedeklemeler ve yakında çıkacak bir veritabanı yönetici arabirimi konusunda yardımcı olmak için tasarlanmış yönetilen bulut teklifini tanıttı. En son finansman turuyla Zayarni, Qdrant'ın şirket içinde veya özel bulutlarda barındırılabilen ve bu yıl içinde piyasaya sürülmesi beklenen bir kurumsal ürün geliştirdiğinin altını çizdi.
AppMaster.io gibi No-code platformların popülaritesi artıyor ve işletmelerin ve bireylerin kapsamlı kodlama bilgisi olmadan web, mobil ve arka uç uygulamaları oluşturmasına olanak sağlıyor. Bu tür platformlar, geliştiricilerin geleneksel kodlamanın karmaşıklığı olmadan yapay zeka alanındaki yeni fikirleri denemelerini sağlayarak genel geliştirme sürecini daha da hızlandırır ve sektörün yapay zeka uygulamalarına yönelik talebi karşılamasını sağlar.
