支持负载感知过滤
将 JSON 负载与向量一起存储,并按关键词、数字、地理值、日期时间和 UUID 等结构化元数据进行过滤。
Qdrant 是一款用 Rust 编写的开源向量搜索引擎。它专为大规模向量相似性搜索而设计,面向需要快速搜索、元数据过滤和灵活部署的 AI 检索工作流。
该产品将向量存储与 JSON 负载、稠密与稀疏的混合搜索以及多向量检索结合在一起。它还支持云端、混合、私有和边缘部署模式,因此团队既可以将其作为托管服务使用,也可以在自己的基础设施中运行。
将 JSON 负载与向量一起存储,并按关键词、数字、地理值、日期时间和 UUID 等结构化元数据进行过滤。
在单个查询中结合稠密检索和稀疏检索,适用于关键词加语义搜索工作流。
为每个对象使用多个向量,以建模更丰富的表示和后交互检索模式。
在 HNSW 遍历过程中应用过滤,以支持高召回率和低延迟的高效单阶段过滤。
通过业务逻辑、后交互模型以及 MMR 等技术对结果进行重排序和去重多样化。
通过 REST、gRPC 和官方客户端进行开发,并提供用于检查集合和查询的内置 Web UI。
将 Qdrant 用作 RAG 系统的检索层,这类系统需要新鲜上下文、元数据过滤,以及稠密和稀疏信号的组合。
构建带记忆的智能体,在不断变化的对话或任务数据中快速搜索相关上下文。
通过将向量搜索与元数据约束结合,提供超越关键词匹配的语义搜索体验。
支持推荐流程,使用相似性搜索来展示相关项目和个性化结果。
通过搜索与预期向量分布不同的点来分析记录中的异常模式。
Qdrant Cloud 提供用于测试和原型验证的免费层、用于生产工作负载的标准层,以及满足更高安全和合规需求的高级和企业选项。定价页面还描述了 Hybrid Cloud 和 Private Cloud 部署选项。
可以。定价页面说明你可以从 OSS 迁移到 Qdrant Cloud,并提到有迁移工具和文档帮助完成过渡。
Qdrant 将负载作为 JSON 与向量一起存储。这些字段可用于过滤和排序,文档显示支持整数、浮点数、布尔值、关键词、地理位置值、日期时间和 UUID 等类型。
Qdrant 支持在一个查询中结合稠密向量和稀疏向量的混合查询,包括 BM25、SPLADE++ 和 miniCOIL 等方法。
根据你需要的控制级别和基础设施模式,Qdrant 可以部署为托管云、混合云、私有云或边缘部署。
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