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。
Qdrantは、AI検索、セマンティック検索、類似検索向けのRust製オープンソースベクトル検索エンジンです。JSONペイロードフィルタリングと、クラウド・ハイブリッド・プライベート・エッジ展開に対応します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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、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、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、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。