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Qdrant

认领

Qdrant 是一款用 Rust 编写的开源向量搜索引擎,适用于 AI 检索、语义搜索与相似性匹配。支持向量搜索、JSON 负载过滤,以及云端、混合、私有和边缘部署。

Qdrant

面向 AI 检索的向量搜索

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。

核心能力

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。

混合搜索

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。

多向量检索

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。

单阶段过滤

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。

重排序与结果控制

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。

开发者 API 和工具

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。

常见用例

  • RAG 和生成式 AI

    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。

  • AI 智能体

    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。

  • 语义搜索

    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。

  • 推荐

    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。

  • 异常检测

    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。

Pros and Cons

Pros

  • 开源且使用 Rust 编写,注重性能。
  • 支持 JSON 负载和高级元数据过滤,并可与向量一起使用。
  • 结合稠密和稀疏检索,适用于混合搜索场景。
  • 提供多种部署模式,包括托管云和自托管选项。
  • 包含面向开发者的 API、客户端和可视化 Web UI。

Cons

  • 没有给出统一的单一价格;成本取决于套餐、部署模式和资源使用情况。
  • 一些企业级功能和部署模式只在来源中做了高层说明,因此这里看不到确切的实现细节。

FAQ

Qdrant 提供哪些定价和部署选项?

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。

现有的 OSS 部署可以迁移到 Qdrant Cloud 吗?

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 可以存储和搜索哪些类型的元数据?

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 支持混合搜索吗?

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。

Qdrant 可以部署在哪里?

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。

Quick Facts

类别
向量搜索引擎
平台
云端、混合、私有云和边缘
主要用户
构建 AI 检索系统的开发者和团队
主要语言
Rust
来源域名
qdrant.tech
定价模式
免费层加按使用计费和企业选项
Qdrant - AI Tool, Features, Use Cases & Alternatives | Findings24