Filtrado basado en cargas
Almacena cargas JSON junto a los vectores y filtra por metadatos estructurados, como palabras clave, números, valores geográficos, fechas y horas, y UUID.
Qdrant
Freemium
Motor de búsqueda vectorial de código abierto, escrito en Rust, para recuperación de IA, búsqueda semántica y coincidencia por similitud, con filtrado de cargas JSON y opciones de implementación flexibles.
¿Qué es Qdrant?
Qdrant es un motor de búsqueda vectorial de código abierto, escrito en Rust. Está diseñado para la búsqueda de similitud vectorial a gran escala y orientado a flujos de trabajo de recuperación de IA que requieren búsquedas rápidas, filtrado de metadatos y una implementación flexible.
El producto combina el almacenamiento de vectores con cargas JSON, búsqueda híbrida densa más dispersa y recuperación multivectorial. También admite modelos de implementación en la nube, híbridos, privados y en el borde, por lo que los equipos pueden utilizarlo como servicio administrado o ejecutarlo en su propia infraestructura.
¿Qué puede hacer Qdrant?
Búsqueda híbrida
Combina la recuperación densa y dispersa en una sola consulta para flujos de trabajo de búsqueda por palabras clave y semántica.
Recuperación multivectorial
Utiliza varios vectores por objeto para modelar representaciones más completas y patrones de recuperación de interacción tardía.
Filtrado en una etapa
Aplica filtros durante el recorrido de HNSW para permitir un filtrado eficiente en una sola etapa, con alta recuperación y baja latencia.
Reordenación y control de resultados
Reordena y diversifica los resultados mediante lógica de negocio, modelos de interacción tardía y técnicas como MMR.
API y herramientas para desarrolladores
Trabaja mediante REST, gRPC y clientes oficiales, con una interfaz web integrada para inspeccionar colecciones y consultas.
Casos de uso
“RAG y GenAI”
Utiliza Qdrant como capa de recuperación para sistemas RAG que necesitan contexto actualizado, filtros de metadatos y una combinación de señales densas y dispersas.
“Agentes de IA”
Crea agentes respaldados por memoria que busquen rápidamente contexto relevante en datos de conversaciones o tareas en evolución.
“Búsqueda semántica”
Impulsa experiencias de búsqueda semántica que van más allá de la coincidencia de palabras clave al combinar la búsqueda vectorial con restricciones de metadatos.
“Recomendaciones”
Admite flujos de recomendación en los que la búsqueda por similitud se utiliza para mostrar elementos relacionados y resultados personalizados.
“Detección de anomalías”
Analiza registros en busca de patrones inusuales mediante la búsqueda de puntos que difieren de la distribución vectorial esperada.
Preguntas frecuentes
¿Qué opciones de precios e implementación ofrece Qdrant?
Qdrant Cloud ofrece un nivel gratuito para pruebas y prototipos, un nivel estándar para cargas de trabajo de producción y opciones premium y empresariales para necesidades adicionales de seguridad y cumplimiento. La página de precios también describe las opciones de implementación Hybrid Cloud y Private Cloud.
¿Se pueden trasladar las implementaciones de OSS existentes a Qdrant Cloud?
Sí. La página de precios indica que puedes migrar de OSS a Qdrant Cloud y menciona una herramienta de migración y documentación para ayudar con la transición.
¿Qué tipos de metadatos puede almacenar y consultar Qdrant?
Qdrant almacena las cargas como JSON junto a los vectores. Estos campos pueden utilizarse para filtrar y clasificar, y la documentación muestra compatibilidad con tipos como enteros, números de coma flotante, valores booleanos, palabras clave, valores geográficos, fechas y horas, y UUID.
¿Qdrant admite la búsqueda híbrida?
Qdrant admite consultas híbridas que combinan vectores densos y dispersos en una sola consulta, incluidos enfoques como BM25, SPLADE++ y miniCOIL.
¿Dónde se puede implementar Qdrant?
Qdrant se puede implementar en la nube administrada, la nube híbrida, la nube privada o el borde, según el nivel de control y el modelo de infraestructura que necesites.
Datos rápidos
- Categoría
- Motor de búsqueda vectorial
- Plataforma
- Nube, nube híbrida, nube privada y borde
- Usuarios principales
- Desarrolladores y equipos que crean sistemas de recuperación de IA
- Lenguaje principal
- Rust
- Dominio de origen
- qdrant.tech
- Modelo de precios
- Nivel gratuito, además de opciones basadas en el uso y empresariales
Análisis de tráfico de Qdrant
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
- 80
Alternativas a Qdrant
BGPT
biologpt.com
Motor de búsqueda científica centrado en datos experimentales para explorar resultados, hacer preguntas de seguimiento, subir archivos y recibir análisis por correo electrónico.
Bocha AI Search
bochaai.com
Motor de búsqueda multimodal para aplicaciones de IA que conecta con conocimientos externos y ofrece resultados claros y de alta calidad.
Zerve
zerve.ai
Plataforma de IA agéntica para científicos de datos, analistas e investigadores cuantitativos, con análisis asistido por IA, notebooks reproducibles y herramientas de implementación en un solo espacio de trabajo.
Miku AI Search
hellomiku.com
Búsqueda con IA y multiagentes para investigar y sintetizar resultados
Linkup
linkup.so
API de búsqueda web de nivel producción para aplicaciones de IA, con respuestas fundamentadas y fragmentos de texto completo.
Open Knowledge Maps
openknowledgemaps.org
Open Knowledge Maps es una herramienta web de descubrimiento de investigación que convierte búsquedas académicas en mapas visuales del conocimiento para encontrar literatura, conceptos y recursos de acceso abierto con mayor rapidez.