AI Perks স্টার্টআপ এবং ডেভেলপারদের অর্থ সাশ্রয়ে সাহায্য করতে AI টুল, ক্লাউড সার্ভিস এবং API-তে একচেটিয়া ছাড়, ক্রেডিট এবং ডিলে অ্যাক্সেস প্রদান করে।
ফ্রি Qdrant ক্রেডিটের মূল্য কত?
Qdrant স্টার্টআপগুলির জন্য $2,000 ফ্রি ক্রেডিট অফার করে, যা Qdrant Cloud-এর উপর প্রযোজ্য, এর ওপেন সোর্স ভেক্টর ডাটাবেসের পরিচালিত সংস্করণ।
এই অঙ্কটি এই বিভাগের অন্যান্য ছয়-অঙ্কের অনুদানের তুলনায় নগণ্য, এবং এটি বাতিল করার পরিবর্তে সঠিকভাবে পড়াworth। Qdrant Apache 2.0 লাইসেন্সযুক্ত এবং স্ব-হোস্টযোগ্য, তাই প্রদত্ত পণ্যটি ইঞ্জিন নয়, পরিচালিত হোস্টিং। ক্রেডিট একটি হোস্টিং বাজেট, অ্যাক্সেস কী নয়।
যোগ্যতা পর্যায় এবং তহবিলের উপর নির্ভর করে, এবং পরিকাঠামো প্রোগ্রাম শর্তাবলী মডেল প্রোগ্রাম শর্তাবলীর চেয়ে বেশি স্থানান্তরিত হয়। AI Perks 194টি কোম্পানিতে $7.7M ক্রেডিট সহ বর্তমান সংস্করণটি ট্র্যাক করে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Qdrant আসলে কী করে
Qdrant কাঠামোগত মেটাডেটার সাথে এমবেডিংস সংরক্ষণ করে এবং মিলিসেকেন্ডে একটি কোয়েরি ভেক্টরের নিকটতম মিলগুলি ফিরিয়ে দেয়। এটি Rust-এ লেখা, একটি একক বাইনারি হিসাবে পাঠানো হয় এবং ল্যাপটপে যেমন প্রোডাকশনে কাজ করে তেমনই আচরণ করে।
ব্যক্তিগত নথিগুলির উপর প্রশ্নের উত্তর দেয় এমন প্রতিটি পণ্য, কীওয়ার্ডের পরিবর্তে অর্থের মাধ্যমে অনুসন্ধান করে, অনুরূপ আইটেমগুলি সুপারিশ করে, রেকর্ডগুলি ডিডুপ্লিকেট করে, বা কোনও এজেন্টকে দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতিশক্তির প্রয়োজন হলে এই স্তরটি প্রয়োজন। আপনি এটি চালান অথবা এটি ভাড়া করুন।
তিনটি বৈশিষ্ট্য Qdrant কে এই বিভাগের বাকি অংশ থেকে আলাদা করে:
পেলোড একটি প্রথম-শ্রেণীর নাগরিক। মেটাডেটা ভেক্টরের সাথে থাকে এবং সূচীযোগ্য, তাই ফিল্টারগুলি দ্বিতীয়বারের চেয়ে কোয়েরির অংশ। কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ তা নিয়ে আরও নীচে।
এটি একটি বাইনারি। স্থানীয় বিকাশের সমতা একটি বাস্তব অপারেশনাল সুবিধা। আপনি আপনার মেশিনে একটি ডকার কন্টেইনারে এবং একটি পরিচালিত ক্লাস্টারে অভিন্ন ইঞ্জিন চালাতে পারেন, যা "স্থানীয়ভাবে কাজ করে" বিস্ময়ের একটি বিভাগ সরিয়ে দেয়।
লাইসেন্স অনুমতিমূলক। Apache 2.0 মানে স্ব-হোস্টিং স্থায়ীভাবে উপলব্ধ থাকে। এটি একটি প্ল্যানের পরিবর্তে একটি দর কষাকষির ক্ষমতা: আপনি চলে যেতে পারেন জেনে পরিচালিত বিলকে সৎ রাখে।
ফিল্টার করা অনুসন্ধান যেখানে পুনরুদ্ধার পণ্যগুলি ভেঙে যায়
প্রায় কোনও প্রোডাকশন কোয়েরি "similar খুঁজুন" নয়। এটি "এই গ্রাহকের নথিগুলির মধ্যে, শেষ 90 দিনের, এই ধরণের থেকে similar খুঁজুন"। এই সংমিশ্রণ, কাঁচা মিল নয়, যেখানে বেশিরভাগ ভেক্টর অনুসন্ধান গোপনে ব্যর্থ হয়।
ব্যর্থতার একটি নির্দিষ্ট আকার আছে। সাধারণ বাস্তবায়নগুলি পোস্ট-ফিল্টার: শীর্ষ 100টি নিকটতম ভেক্টর পুনরুদ্ধার করুন, তারপর যেগুলি ফিল্টারের সাথে মেলে না সেগুলি বাতিল করুন। যদি ফিল্টারটি নির্বাচনী হয়, আপনি তিনটি ফলাফল বা শূন্য পাবেন, এবং সূচী ঠিক থাকলেও পণ্যটি ভেঙে গেছে বলে মনে হয়।
বিকল্প, ম্যাচিং সাবসেটের উপর ব্রুট ফোর্স দ্বারা প্রি-ফিল্টারিং, সঠিক কিন্তু যখন সাবসেটটি বড় হয় তখন ধীর হয়। Qdrant-এর উত্তর হল গ্রাফ ট্রাভার্সালের সময় ফিল্টার শর্তাবলী প্রয়োগ করা এবং ফিল্টারিংয়ের অধীনে অনুসন্ধান গ্রাফকে সংযুক্ত রাখা, আপনি যে ক্ষেত্রগুলিতে ফিল্টার করেন সেগুলির উপর পেলোড সূচী দ্বারা সমর্থিত। প্রকৌশল বিবরণ ফলাফলের চেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ: ফিল্টার করা কোয়েরিগুলি দ্রুত এবং সম্পূর্ণ উভয়ই থাকে।
এটি B2B সফ্টওয়্যার বিক্রয় যে কোনও ব্যক্তির জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য, কারণ একটি মাল্টি-টেন্যান্ট পণ্যের প্রতিটি কোয়েরি টেন্যান্ট দ্বারা ফিল্টার করা হয়। যদি আপনার পুনরুদ্ধার ফিল্টারের অধীনে অবক্ষয়িত হয়, তবে এটি প্রতিটি গ্রাহকের জন্য একবারে অবক্ষয়িত হয়।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
ভেক্টর ডাটাবেস খরচ স্কেলে কীভাবে আচরণ করে
ভেক্টর অনুসন্ধানের খরচ আপনার সংরক্ষিত ভেক্টরের সংখ্যা দ্বারা তাদের মাত্রার সাথে গুণিত হয়, আপনি কতগুলি কোয়েরি চালান তার দ্বারা নয়। একটি বৃহৎ কর্পাসের উপর একটি নিষ্ক্রিয় সূচী ব্যয়বহুল। একটি ছোট কর্পাসের উপর একটি ব্যস্ত সূচী সস্তা।
এটি মডেল API গুলি আপনাকে বিল করার বিপরীত, যার কারণে প্রতিষ্ঠাতারা এই লাইন আইটেমটি এত ধারাবাহিকভাবে ভুলভাবে অনুমান করেন। এখানে এক মিলিয়ন ভেক্টরের জন্য গাণিতিক হিসাব, সূচী ওভারহেডের আগে:
| স্টোরেজ মোড | প্রতি মাত্রার বিট | 1M ভেক্টর 768 মাত্রা সহ | 1M ভেক্টর 1,536 মাত্রা সহ |
|---|---|---|---|
| float32 ইন মেমরি | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| স্কেলার কোয়ান্টাইজেশন (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| বাইনারি কোয়ান্টাইজেশন | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| ডিস্কে মেমরি-ম্যাপড | 32, পেজড | RAM সূচী ধারণ করে | RAM সূচী ধারণ করে |
সেগুলিকে একটি ফ্লোর হিসাবে বিবেচনা করুন। গ্রাফ ওভারহেড এবং পেলোড এর উপরে বসে।
দুটি লিভার ছবিটিকে অন্য যে কোনও কিছুর চেয়ে বেশি পরিবর্তন করে যা আপনি আপনার কোডে করবেন। কোয়ান্টাইজেশন সংরক্ষিত ভেক্টরগুলিকে সংকুচিত করে, এবং Qdrant হারিয়ে যাওয়া পুনরুদ্ধারকে বেশিরভাগ পুনরুদ্ধার করতে পূর্ণ নির্ভুলতার ভেক্টরের বিরুদ্ধে সংক্ষিপ্ত তালিকা পুনরায় স্কোর করতে পারে, যা এটিকে শোনার চেয়ে অনেক কম ডাউনগ্রেড করে তোলে। মাত্রার পছন্দ অন্যটি: অনেক এমবেডিং মডেল এখন সংক্ষিপ্ত আউটপুট সমর্থন করে, এবং মাত্রা দ্বিগুণ করলে পুরো টেবিলটি দ্বিগুণ হয়।
ব্যবহারিক উপলব্ধি হল যে চাঙ্কিং কৌশলটি কেবল মানের সিদ্ধান্ত নয়, একটি খরচের সিদ্ধান্ত। নথিগুলিকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করা আপনার ভেক্টর সংখ্যা এবং মেমরি বিলকে তার সাথে গুণিত করে। AI Perks এই স্তরে ক্রেডিট ট্র্যাক করে যাতে আপনি চালানের আগে আসল স্কেলে পরীক্ষা করতে পারেন।
$2,000 ক্রেডিট আসলে কীসের জন্য
$2,000 অনুদান এক বছরের জন্য নয়। এটি আপনার আসল কর্পাসকে আসল স্কেলে দীর্ঘ সময় ধরে চালানোর জন্য যথেষ্ট যাতে আপনি শিখতে পারেন যে প্রোডাকশনের খরচ কত হবে, যা টাকার চেয়ে বেশি মূল্যবান।
যারা 10,000 সারি নমুনার থেকে একটি ভেক্টর বিলের আকার নির্ধারণ করে তারা সাধারণত একটি মাত্রার দ্বারা ভুল হয়। পুনরুদ্ধার, ফিল্টার কর্মক্ষমতা, এবং কোয়ান্টাইজেশন থেকে গুণমানের আঘাত সমস্ত কর্পাস আকারের সাথে পরিবর্তিত হয়, এবং এর কোনওটিই একটি খেলনা সূচী থেকে পরিষ্কারভাবে এক্সট্রাপোলেট করে না।
সুতরাং ক্রেডিটটি ডিসকাউন্ট হিসাবে নয়, পরিমাপ হিসাবে ব্যয় করুন:
সবকিছু লোড করুন, একটি নমুনা নয়। ছোট স্কেলে যা দেখা যায় না সেই আচরণটি দেখতে পাওয়া মূল বিষয়।
ফিল্টার সহ কোয়েরি করুন। আপনার পণ্যটি আসলে জারি করবে সেই কোয়েরির আকার, টেন্যান্ট ফিল্টার সহ পরীক্ষা করুন।
আপনার কোয়ান্টাইজেশন সেটিংয়ে পুনরুদ্ধার পরিমাপ করুন। একটি পছন্দের পরিবর্তে একটি সংখ্যা দিয়ে মেমরি ট্রেড-অফ সিদ্ধান্ত নিন।
তারপরে স্ব-হোস্টিংয়ের দাম পরিচালিত সেবার সাথে তুলনা করুন। একটি আসল সূচী আকারের সাথে, এটি একটি যুক্তির পরিবর্তে গাণিতিক হয়ে ওঠে।
পরিমাণের মতোই সময় গুরুত্বপূর্ণ। ক্রেডিটগুলি সময়-সীমাবদ্ধ, তাই যখন আপনি এখনও চাঙ্ক আকার নির্বাচন করছেন তখন একটি অনুদান সক্রিয় করা একটি খালি সূচীতে এর বেশিরভাগ পুড়িয়ে দেয়। ঘড়িটিকে সেই মুহূর্তের সাথে সারিবদ্ধ করুন যখন আপনার কর্পাস এবং ট্র্যাফিক উভয়ই আছে। বর্তমান প্রোগ্রাম এবং তাদের শর্তাবলী AI Perks এ রয়েছে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Qdrant ক্রেডিট কীসের সাথে যুক্ত হয়
পুনরুদ্ধার তিনটি জায়গায় বিল হয়: এমবেডিংস তৈরি করা, সেগুলি সংরক্ষণ এবং অনুসন্ধান করা এবং উত্তর তৈরি করা। একটি ভেক্টর ডাটাবেস অনুদান তিনটির মধ্যে একটিকে কভার করে।
| স্তর | এটি কীভাবে বিল হয় | কোথায় ক্রেডিট বিদ্যমান |
|---|---|---|
| এমবেডিংস | প্রতি নথিতে একবার, প্রতিটি মডেল পরিবর্তনে আবার | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| ভেক্টর স্টোরেজ এবং অনুসন্ধান | ক্রমাগত, মেমরি দ্বারা চালিত | Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| জেনারেশন | প্রতি উত্তর, প্রতি ব্যবহারকারী | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| কম্পিউট এবং হোস্টিং | ক্রমাগত, আপটাইম দ্বারা চালিত | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
এমবেডিং সারিটি হল যা লোকেদের ধরে। আপনি সূচী করার জন্য কর্পাস একবার এমবেড করেন, তারপরে আপনি মডেল পরিবর্তন করার সময় এটি সমস্ত পুনরায় এমবেড করেন। একটি এমবেডিং আপগ্রেড হল একটি সম্পূর্ণ পুনরায় সূচী, এবং একটি বৃহৎ কর্পাসে এটি একটি ব্যাকগ্রাউন্ড কাজের পরিবর্তে একটি বাস্তব চালান।
একাধিক সারিতে ক্রেডিট ধারণ করা একটি দলকে বাজেট মিটিং ছাড়াই তাদের মন পরিবর্তন করতে দেয়। এটিই স্ট্যাকিংয়ের আসল যুক্তি।
প্রতিষ্ঠাতারা ভেক্টর ডাটাবেস সম্পর্কে কী ভুল করেন
দুটি সবচেয়ে সাধারণ ভুল হল পণ্যটির প্রয়োজন হওয়ার আগে একটি গ্রহণ করা, এবং পুনরুদ্ধার গুণমানকে একটি মডেল সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা যখন এটি সাধারণত একটি ফিল্টারিং বা চাঙ্কিং সমস্যা।
এড়িয়ে চলার মতো পাঁচটি ব্যর্থতা:
খুব তাড়াতাড়ি শুরু করা। pgvector সহ Postgres কয়েক লক্ষ ভেক্টর এবং সহজ কোয়েরি পরিচালনা করে, এবং এটি আপনার স্ট্যাক থেকে একটি পরিষেবা সরিয়ে দেয়। একটি ডেডিকেটেড ভেক্টর ডাটাবেস স্কেলে, টেকসই কোয়েরি ভলিউমে, বা যখন ফিল্টার করা অনুসন্ধান খুব কম ফেরত দিতে শুরু করে তখন তার স্থান অর্জন করে।
মাল্টি-টেন্যান্সি আসার আগে ফিল্টার উপেক্ষা করা। তখন কোয়েরি প্যাটার্নগুলি বেক করা হয় এবং সমাধান একটি মাইগ্রেশন।
কোয়ান্টাইজেশনকে একটি ডাউনগ্রেড হিসাবে বিবেচনা করা। এটি 6 GB সূচী এবং 1.5 GB সূচীর মধ্যে পার্থক্য, এবং পুনরায় স্কোরিংয়ের সাথে পুনরুদ্ধার খরচ প্রায়শই নগণ্য। অনুমান করার পরিবর্তে এটি পরিমাপ করুন।
ওপেন সোর্সকে বিনামূল্যে হিসাবে বিভ্রান্ত করা। স্ব-হোস্টিং লাইসেন্স ফি নয়, মেমরি বিল বা অন-কল রোটেশন সরিয়ে দেয়।
এমবেডিং দিকটি ভুলে যাওয়া। স্টোরেজ ক্রেডিটগুলি একটি পুনরুদ্ধারের বিলের অর্ধেক কভার করে। প্রতিষ্ঠাতারা যারা একবারে উভয় অনুসন্ধান করেন তারা এক বছরের জন্য অর্থায়ন করেন। বাকিরা এক চতুর্থাংশ অর্থায়ন করে। উভয় দিকই AI Perks এ ক্যাটালগ করা হয়েছে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
Qdrant ক্রেডিটের মূল্য কত?
Qdrant স্টার্টআপগুলির জন্য $2,000 ফ্রি ক্রেডিট অফার করে, যা Qdrant Cloud-এর উপর প্রযোজ্য, ওপেন সোর্স ইঞ্জিনের উপর নয়, যা এমনিতেই বিনামূল্যে। এটি কতদূর যায় তা নির্ভর করে কর্পাস আকার এবং ভেক্টর মাত্রার উপর, কোয়েরি ভলিউমের উপর নয়, কারণ খরচ মেমরি-চালিত। বর্তমান শর্তাবলী এবং যোগ্যতা getaiperks.com এ ট্র্যাক করা হয়।
Qdrant কি ব্যবহার করার জন্য বিনামূল্যে?
হ্যাঁ, যে অর্থে এটি গুরুত্বপূর্ণ: Qdrant Apache 2.0 লাইসেন্সযুক্ত এবং আপনি কোনও লাইসেন্স ফি ছাড়াই আপনার নিজের হার্ডওয়্যারে এটি চালাতে পারেন। যা অর্থের প্রয়োজন তা হল Qdrant Cloud, পরিচালিত পরিষেবা, এবং আপনার সূচী যেখানেই থাকুক না কেন তা ব্যবহার করে মেমরি। স্ব-হোস্টিং অর্থের বিনিময়ে অপারেশনাল কাজ করে।
আমার কি একটি ভেক্টর ডাটাবেস প্রয়োজন, নাকি pgvector যথেষ্ট?
কয়েক লক্ষ ভেক্টর এবং সহজ কোয়েরির জন্য, pgvector সহ Postgres সাধারণত যথেষ্ট এবং আপনার স্ট্যাক থেকে একটি পরিষেবা সরিয়ে দেয়। একটি ডেডিকেটেড ভেক্টর ডাটাবেস কোটি কোটি ভেক্টর, টেকসই কোয়েরি লোড, বা ভারী ফিল্টার করা এবং মাল্টি-টেন্যান্ট অনুসন্ধানে তার স্থান অর্জন করে, যেখানে সাধারণ বাস্তবায়নগুলি দ্রুত অবক্ষয়িত হয়।
Qdrant এর জন্য কত RAM প্রয়োজন?
বেশিরভাগ দল যা বাজেট করে তার চেয়ে বেশি। অসংকুচিত 32-বিট ভেক্টরগুলির প্রতি মাত্রার প্রতি ভেক্টর প্রায় 4 বাইট প্রয়োজন, তাই এক মিলিয়ন 1,536-মাত্রা ভেক্টর হল সূচী ওভারহেডের আগে প্রায় 6 GB। স্কেলার কোয়ান্টাইজেশন সেটিকে চারগুণ এবং বাইনারি কোয়ান্টাইজেশন আরও অনেক কমিয়ে দেয়, যা কোয়ান্টাইজেশনকে একটি অপ্টিমাইজেশনের পরিবর্তে একটি পরিকল্পনার সিদ্ধান্ত করে তোলে।
আমি কি Qdrant ক্রেডিট OpenAI বা Anthropic ক্রেডিটের সাথে একত্রিত করতে পারি?
হ্যাঁ, এবং তারা ভিন্ন বিল কভার করে। Qdrant আপনার ভেক্টরগুলি সংরক্ষণ এবং অনুসন্ধান করা কভার করে, এমবেডিং প্রদানকারীরা সেগুলি তৈরি করা কভার করে, এবং মডেল প্রদানকারীরা উত্তর তৈরি করা কভার করে। তিনটিতে ক্রেডিট ধারণকারী দলগুলি একটি পুনরুদ্ধার পণ্যের একটি বাস্তবসম্মত প্রথম বছর কভার করে। getaiperks.com এ দেখুন কোন সংমিশ্রণ বিদ্যমান।
Qdrant এর প্রধান বিকল্পগুলি কী কী?
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, এবং pgvector সহ Postgres। Qdrant এর পার্থক্যকারী পয়েন্টগুলি হল এর Rust ইঞ্জিন, এর ফিল্টারিং মডেল, এবং একটি অনুমতিমূলক লাইসেন্স যা স্ব-হোস্টিংকে একটি বাস্তবসম্মত এক্সিট হিসাবে উপলব্ধ রাখে, একটি ব্লাফের পরিবর্তে। AI Perks পুরো বিভাগে ক্রেডিট প্রোগ্রামগুলি getaiperks.com এ ট্র্যাক করে।
getaiperks.com এ সাবস্ক্রাইব করুন →
ভেক্টর সংরক্ষণ করুন। অন্য কাউকে মেমরির জন্য অর্থ প্রদান করতে দিন।
