ペイロード対応フィルタリング
ベクトルの横に JSON ペイロードを保存し、キーワード、数値、ジオ値、日時、UUID などの構造化メタデータでフィルタリングできます。
AI 検索のためのベクトル検索
Qdrant は、Rust で書かれたオープンソースのベクトル検索エンジンです。大規模なベクトル類似検索向けに設計されており、高速検索、メタデータフィルタリング、柔軟な展開を必要とする AI 検索ワークフローに適しています。
この製品は、ベクトルストレージと JSON ペイロード、dense と sparse を組み合わせたハイブリッド検索、マルチベクトル検索を組み合わせています。また、クラウド、ハイブリッド、プライベート、エッジの各展開モデルに対応しているため、マネージドサービスとして利用することも、自社インフラで運用することもできます。
コア機能
ハイブリッド検索
単一のクエリで dense 検索と sparse 検索を組み合わせ、キーワードとセマンティックを併用する検索ワークフローを実現します。
マルチベクトル検索
オブジェクトごとに複数のベクトルを使用して、より豊かな表現や late interaction 検索パターンをモデル化できます。
1 段階フィルタリング
HNSW トラバーサル中にフィルターを適用し、高い再現率と低レイテンシーを両立する効率的な 1 段階フィルタリングを実現します。
再ランキングと結果制御
ビジネスロジック、late interaction モデル、MMR などの手法を使って、結果の再ランキングと多様化を行えます。
開発者向け API とツール
REST、gRPC、公式クライアントを通じて利用でき、コレクションやクエリを確認するための組み込み Web UI も備えています。
一般的なユースケース
RAG と GenAI
新鮮なコンテキスト、メタデータフィルター、dense と sparse の信号を組み合わせる必要がある RAG システムの検索レイヤーとして Qdrant を使用します。
AI エージェント
変化する会話データやタスクデータ全体から関連コンテキストをすばやく検索する、メモリ搭載エージェントを構築します。
セマンティック検索
ベクトル検索とメタデータ制約を組み合わせることで、キーワード一致を超えたセマンティック検索体験を実現します。
レコメンデーション
類似検索を使って関連アイテムやパーソナライズされた結果を表示するレコメンドフローを支援します。
異常検知
期待されるベクトル分布から外れる点を検索することで、異常なパターンを持つレコードを分析します。
Pros and Cons
Pros
- オープンソースで Rust 製であり、パフォーマンスに重点を置いています。
- ベクトルと併せて JSON ペイロードおよび高度なメタデータフィルタリングをサポートします。
- dense 検索と sparse 検索を組み合わせ、ハイブリッド検索のユースケースに対応します。
- マネージドクラウドとセルフマネージドのオプションを含む複数の展開モデルを提供します。
- 開発者向け API、クライアント、視覚的な Web UI を備えています。
Cons
- 価格ページには単一の共通価格が記載されておらず、コストはティア、展開モデル、リソース使用量によって異なります。
- 一部のエンタープライズ機能や展開モデルはソース内で高レベルにのみ説明されているため、正確な実装詳細はここでは確認できません。
FAQ
Qdrant はどのような料金プランと展開オプションを提供していますか？
Qdrant Cloud では、テストやプロトタイプ向けの無料ティア、本番ワークロード向けの標準ティア、追加のセキュリティおよびコンプライアンス要件に対応するプレミアムおよびエンタープライズ オプションが提供されています。料金ページでは、Hybrid Cloud と Private Cloud の展開オプションも説明されています。
既存の OSS 展開を Qdrant Cloud に移行できますか？
はい。料金ページでは OSS から Qdrant Cloud へ移行できると記載されており、移行を支援するための移行ツールとドキュメントについても言及されています。
Qdrant はどのようなメタデータを保存し、検索に利用できますか？
Qdrant は、ベクトルと一緒にペイロードを JSON として保存します。これらのフィールドはフィルタリングやランキングに使用でき、ドキュメントでは整数、浮動小数点数、ブール値、キーワード、ジオ値、日時、UUID などの型がサポートされていることが示されています。
Qdrant はハイブリッド検索をサポートしていますか？
Qdrant は、1 つのクエリで dense ベクトルと sparse ベクトルを組み合わせるハイブリッドクエリをサポートしており、BM25、SPLADE++、miniCOIL などのアプローチも含まれます。
Qdrant はどこに展開できますか？
Qdrant は、必要な制御レベルとインフラストラクチャのモデルに応じて、マネージドクラウド、ハイブリッドクラウド、プライベートクラウド、またはエッジとして展開できます。
Quick Facts
- カテゴリ
- ベクトル検索エンジン
- プラットフォーム
- クラウド、ハイブリッド、プライベートクラウド、エッジ
- 主な利用者
- AI 検索システムを構築する開発者とチーム
- 主要言語
- Rust
- ソースドメイン
- qdrant.tech
- 料金モデル
- 無料ティア + 従量課金およびエンタープライズ オプション
Qdrantの代替品
Crossing Minds
Crossing Minds は、正確・安全・拡張性の高い AI アプリケーション構築のための retrieval platform。OpenAI にチーム参加の発表もありました。
书生
書生は、言語・多模態・気象海洋・工業設計・三次元空間・金融・科学発見に対応する通用大規模モデル体系。価格や導入手順の公開情報は未掲載。
Predictice
Predicticeは、法律専門家向けの法務リサーチ・分析プラットフォームです。判例検索、訴訟分析、アシスタント、文書監査を大規模な法務文書データベース上で提供します。
GetESP
GetESPは、CSVのメールリストを分析し、受信者のESPと対応するスパム対策ツールを特定するWebアプリです。配信先を分け、最適な送信先を選んで到達率向上に役立ちます。
Rayyan
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