Das Datenbank-Start-up Qdrant hat in der Series A umgerechnet 26 Millionen Euro (28 Millionen US-Dollar) eingesammelt. Das Geld stammt ausschließlich aus den USA. Lead-Investor der Runde ist Spark Capital.
Überzeugt hat die Investoren die spezielle Datenbank der Berliner. Diese wird unter anderem von KI-Unternehmen eingesetzt, um Probleme wie Halluzinationen in den Griff zu bekommen oder ein Langzeitgedächtnis zu bieten.
Eigentlich habe man noch gar nicht ins Fundraising gehen wollen, sagt der Qdrant-Gründer André Zayarni zu „Gründerszene“. Doch das Interesse der Investoren sei so groß gewesen, dass man dennoch zugegriffen habe.
„In ein paar Monaten hätten wir vielleicht Geld zu einer höheren Bewertung bekommen“, so Zayarni. Mit einem Lachen fügt er hinzu: „Ich wollte mir den Stress ersparen, noch mal ins Fundraising zu gehen.“ Die Seed-Runde sammelte Qdrant nur wenige Monate zuvor ein. Dabei kamen umgerechnet sieben Millionen Euro auf das Konto der Berliner. Insgesamt nahm das Datenbank-Start-up somit bisher rund 33 Millionen Euro auf.
Bisher sei das Produkt „fast von allein gewachsen“, so Zayarni. Mit dem Geld wolle man nun vor allem Mitarbeiter in den Bereichen Sales und Marketing einstellen. Das Team von Qdrant bestehe bisher aus 40 Menschen, die allesamt Entwickler sind. Diese sitzen nicht nur im Hauptquartier in Berlin, sondern weltweit verteilt.
„Wir sind keine KI-Firma“
Auf die neuen Mitarbeiter kommt jetzt auch die Aufgabe zu, das Produkt zu erklären. Das ist durchaus komplex und hat nicht nur mit künstlicher Intelligenz zu tun. „Wir sind keine KI-Firma“, sagt Zayarni. „Wir sind eine Engineering-Firma, die ein Infrastruktur-Produkt anbietet. Wir bauen eine Datenbank, die man einsetzen kann, um KI-Anwendungen zu bauen.“
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Grundsätzlich lässt sich die Datenbank von Qdrant jedoch für viele Dinge einsetzen. Das liegt daran, dass sie mit Vektoren arbeitet, daher auch der Name: Vektordatenbank.
Dafür müssen die Daten erst in Vektoren umgewandelt werden. Mit diesen Vektoren lassen sich dann Relationen oder Ähnlichkeiten zwischen Objekten herstellen. Dabei wären unter anderem Katze und Hund dichter beieinander, als etwa eine Katze und ein Mensch – oder ein Auto, so der Gründer.
„Das ist die nächste Stufe der Suche“, so der Gründer. Die habe zuvor über bestimmte Wörter oder Keywords funktioniert. Bei einer Vektordatenbank hingegen geht es um die Bedeutung von Wörtern oder ganzen Sätzen. Man kann damit beschreiben, was man sucht und muss nicht zwingend das passende Wort verwenden.
Amazon setzt für Suche auf Vektordatenbanken
Als Beispiel nennt der Gründer Amazon, die diese Art der Suche seit Jahren einsetzen würden. Wer dort etwa nach Mänteln sucht, bekommt auch Produkte angezeigt, die das Keyword gar nicht beinhalten, aber ähnliche Produkte, die der Bedeutung nahekommen.
Das funktioniere nicht nur mit Text, sondern auch mit Audio oder Bildern. Hierbei werden ähnliche Bildobjekte, Musik oder die Stimme erkannt. Vektordatenbanken sind also nicht neu, die Lösung von Qdrant sei allerdings besonders performant, so der Gründer. Produkte, die damit gebaut werden können, sind vielfältig – und reichen von der Gesichtserkennung bis zu Produktempfehlungen.
Dass künstliche Intelligenz mit einer Vektordatenbank funktioniert, liegt daran, dass neuronale Netze – maschinelles Lernen – ebenfalls mit Vektoren rechnen. Der KI-Hype habe dem Unternehmen einen Push gegeben, sagt der Gründer, sodass künstliche Intelligenz seit vergangenem Jahr der prominenteste Use Case sei.
Die Vektordatenbank soll das Problem der Halluzinationen – frei erfundene Dinge, die Chatbots als Fakten darstellen – lösen können oder den Zugriff auf private Daten erlauben. Chatbots wie ChatGPT docken dafür an die Vektordatenbank an und stellen Anfragen.
Qdrant im Austausch mit OpenAI, Mistral und Aleph Alpha
Die KI-Expertise selbst bekomme man über die Partner. „Wir sind mit allen in Kontakt“, sagt Zayarni. Er zählt auf: Mit OpenAI, Cohere, Mistral, Aleph Alpha und weiteren sei man im Austausch. „Alle sind interessiert an der Partnerschaft, denn wir sind das Bindeglied zwischen den KI-Modellen und den Nutzern.“
Qdrant ist Open-Source und damit für die dort teilnehmende Community kostenlos. Seit einem Jahr gibt es zudem ein kostenpflichtiges Cloud-Produkt, das die Anwender nicht selbst installieren oder konfigurieren müssen.
Demnächst starte ein weiteres Produkt, ein Hybrid-Modell, bei dem vor allem große Unternehmen ihre Datenbanken auf eigenen Servern laufen haben. Qdrant selbst ist dann als Cloud für die Verwaltung zuständig. Im vergangenen Jahr wurde die Software nach Angaben der Firma fünf Millionen mal heruntergeladen. Zu den Kunden zählen etwa Deloitte, Hewlett Packard Enterprise oder Bayer.
