Bildnachweis: (c) Qdrant/IBB Ventures.
Das Start-up Qdrant konnte mit seiner Open-Source-Lösungen für Vector Search eine Seed-Finanzierung in Höhe von 7,5 Mio. USD von Leadinvestor Unusual Ventures mit Beteiligung von Business Angels und den bestehenden Investoren 42Cap und IBB Ventures erhalten. Auf Beraterebene stand dem Start-up bei der Finanzierungsrunde GreenGate Partners zur Seite.
Bis 2025 wird die weltweite Gesamtdatenmenge 163 Zettabyte erreichen – 80% davon sind unstrukturiert. Es fehlt an Tools, die aktuelle Infrastruktur kann mit der wachsenden Nachfrage nicht mithalten. Die Folge ist, dass 90% der Forschungsergebnisse im Bereich des maschinellen Lernens nie in die Praxis umgesetzt werden. Mit einer neuen Generation von Tools können Entwickler mit unstrukturierten Daten in Form von Vektor-Embeddings arbeiten – tiefe Darstellungen von Objekten, die von einem neuronalen Netzwerkmodell abgeleitet sind. Dies wird manchmal als Vector Similiarity Search oder als ANN-Search Database (approximate nearest neighbor) bezeichnet. Vektor-Datenbanken haben sich mit dem Aufkommen von großen Sprachmodellen (LLMs) zur Kernkomponente des neuen AI-Stacks entwickelt. Und die Akzeptanz hat gerade erst begonnen, da die Vektorsuchdatenbanken die VSS-Bibliotheken wie FAISS usw. ersetzen, die immer noch von rund 90% der Projekte verwendet werden. Qdrant hat sich vor mehr als zwei Jahren zum Ziel gesetzt, eine Vektor-Datenbank zu schaffen. Mit dem frischen Seedkapital sollen Wachstum und Akzeptanz beschleunigt werden.
