Qdrant, một công ty khởi nghiệp cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở có trụ sở tại Berlin được thành lập vào năm 2021, được thành lập nhằm giúp các nhà phát triển AI sử dụng dữ liệu phi cấu trúc hiệu quả hơn. Điều này phù hợp với nhu cầu ngày càng tăng đối với các ứng dụng do AI cung cấp và sự gia tăng của AI tổng quát như ChatGPT trở thành xu hướng chủ đạo. Khi các nền tảng mở rộng, cơ sở hạ tầng cần thiết cho các trường hợp sử dụng mới nổi phải theo kịp và đó chính xác là nơi Qdrant bước vào.
Dự định đưa công cụ tìm kiếm véc tơ nguồn mở và cơ sở dữ liệu dữ liệu phi cấu trúc của mình vào sâu hơn trong lĩnh vực thương mại, Qdrant gần đây đã công bố một vòng tài trợ hạt giống trị giá 7,5 triệu đô la do Unusual Ventures dẫn đầu. Những người tham gia khác trong vòng này bao gồm 42cap, IBB Ventures và một số nhà đầu tư thiên thần như người đồng sáng lập Cloudera, Amr Awadallah. Khoản tài trợ mới này được xây dựng dựa trên khoản tài trợ tiền hạt giống trị giá 2 triệu euro (2,2 triệu USD) mà Qdrant đã huy động được vào năm ngoái.
Cơ sở dữ liệu vectơ, được thiết kế để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc - chẳng hạn như hình ảnh, video và văn bản - cho phép người dùng và hệ thống tìm kiếm nội dung chưa được gắn nhãn. Công nghệ này rất cần thiết để mở rộng các ứng dụng tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, hỗ trợ ChatGPT. Theo Gartner, khoảng 90% dữ liệu mới được tạo trong các doanh nghiệp là không có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc đang tăng nhanh gấp ba lần so với dữ liệu có cấu trúc.
Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Qdrant, Andre Zayarni tin rằng việc thiếu các công cụ phù hợp và khả năng kết nối LLM với dữ liệu phi cấu trúc, thời gian thực là lý do quan trọng khiến hầu hết các dự án nghiên cứu và phát triển AI không được sản xuất. Bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ để mở rộng LLM, các nhà phát triển có thể tạo các ứng dụng AI hữu ích hơn tận dụng dữ liệu trong thế giới thực, thời gian thực.
Cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở đã thu hút được sự quan tâm đáng kể từ các nhà đầu tư trong những năm gần đây. Năm ngoái, Pinecone, công ty cung cấp giải pháp tương tự như Qdrant, đã huy động được 28 triệu USD. Theo Zayarni, nền tảng nguồn mở của Qdrant là một lợi thế lớn vì nó tạo dựng niềm tin giữa các kỹ sư và khiến phần mềm độc quyền phải vật lộn để cạnh tranh trên thị trường. Các ví dụ khác bao gồm cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở Milvus của Zilliz, đã huy động được 60 triệu đô la và khoản tài trợ hạt giống trị giá 18 triệu đô la của Chroma vào đầu tháng này cho cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở gốc AI của nó.
Khoản tài trợ hạt giống trị giá 7,5 triệu đô la cho Qdrant cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà đầu tư đối với các công nghệ thúc đẩy AI và học máy, mở rộng khả năng của họ cho các nhà phát triển. Zayarni đã đề cập rằng Qdrant đã nhận được bảng điều khoản đầu tiên chỉ hai ngày sau khi gửi bản chào hàng của mình, ngay sau đó là bảng điều khoản thứ hai.
Gần đây, Qdrant đã giới thiệu dịch vụ đám mây được quản lý, được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển triển khai bằng một cú nhấp chuột, nâng cấp phiên bản tự động, sao lưu và giao diện quản trị cơ sở dữ liệu sắp ra mắt. Với vòng tài trợ mới nhất của mình, Zayarni nhấn mạnh rằng Qdrant cũng đang phát triển một sản phẩm dành cho doanh nghiệp, có thể được lưu trữ tại chỗ hoặc trên các đám mây riêng và dự kiến sẽ ra mắt vào cuối năm nay.
Các nền tảng No-code, như AppMaster.io, ngày càng trở nên phổ biến, cho phép các doanh nghiệp và cá nhân tạo các ứng dụng web, di động và phụ trợ mà không cần có kiến thức sâu rộng về mã hóa. Những nền tảng như vậy trao quyền cho các nhà phát triển thử nghiệm những ý tưởng mới trong lĩnh vực AI mà không gặp phải sự phức tạp của mã hóa truyền thống, đẩy nhanh hơn nữa quá trình phát triển tổng thể và cho phép ngành bắt kịp nhu cầu về các ứng dụng AI.
