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Qdrant

認領

Qdrant 是以 Rust 編寫的開源向量搜尋引擎,適用於 AI 檢索、語意搜尋與相似度比對,結合向量搜尋與 JSON 負載篩選,並支援雲端、混合、私有與邊緣部署。

Qdrant

用於 AI 檢索的向量搜尋

Qdrant 是以 Rust 編寫的開源向量搜尋引擎。它專為大規模向量相似度搜尋而設計,並定位於需要快速搜尋、中繼資料篩選與彈性部署的 AI 檢索工作流程。

此產品結合向量儲存與 JSON payload、混合式密集加稀疏搜尋,以及多向量檢索。它也支援雲端、混合、私有與邊緣部署模式,因此團隊可將其作為代管服務使用,或在自己的基礎架構上執行。

核心能力

感知 payload 的篩選

將 JSON payload 與向量一同儲存,並針對關鍵字、數值、地理值、日期時間與 UUID 等結構化中繼資料進行篩選。

混合搜尋

在單一查詢中結合密集與稀疏檢索,支援關鍵字加語意搜尋工作流程。

多向量檢索

每個物件使用多個向量,以建模更豐富的表示方式與晚期互動檢索模式。

單階段篩選

在 HNSW 遍歷期間套用篩選,以支援高召回率與低延遲的高效率單階段篩選。

重新排序與結果控制

透過商業邏輯、晚期互動模型與 MMR 等技術重新排序並多樣化結果。

開發者 API 與工具

透過 REST、gRPC 與官方用戶端開發,並可使用內建網頁 UI 檢視集合與查詢。

常見使用案例

  • RAG 與 GenAI

    將 Qdrant 作為 RAG 系統的檢索層,滿足需要即時上下文、中繼資料篩選,以及密集與稀疏訊號混合的需求。

  • AI 代理

    建立具備記憶功能的代理,能在不斷演進的對話或任務資料中快速搜尋相關上下文。

  • 語意搜尋

    透過結合向量搜尋與中繼資料條件,提供超越關鍵字比對的語意搜尋體驗。

  • 推薦

    支援以相似度搜尋找出相關項目與個人化結果的推薦流程。

  • 異常偵測

    透過搜尋與預期向量分布不同的點,分析紀錄中的異常模式。

Pros and Cons

Pros

  • 定價頁面未列出單一通用價格;成本取決於方案、部署模式與資源使用量。
  • 部分企業功能與部署模式僅在來源中以高層次描述,因此這裡看不到精確的實作細節。

Cons

  • 它是開源且以 Rust 編寫,並專注於效能。
  • 支援 JSON payload 與進階中繼資料篩選,並可與向量搭配使用。
  • 將密集與稀疏檢索結合,適合混合搜尋使用案例。
  • 提供多種部署模式,包括代管雲端與自我管理選項。
  • 包含面向開發者的 API、用戶端與視覺化網頁 UI。

FAQ

Qdrant 提供哪些定價與部署選項?

Qdrant Cloud 提供可供測試與原型使用的免費方案、適用於正式工作負載的標準方案,以及為額外安全性與合規需求而設的進階與企業方案。定價頁面也說明了 Hybrid Cloud 與 Private Cloud 部署選項。

現有的 OSS 部署可以移轉到 Qdrant Cloud 嗎?

可以。定價頁面說明你可以從 OSS 遷移到 Qdrant Cloud,並提到有遷移工具與文件可協助完成轉換。

Qdrant 可以儲存並搜尋哪些類型的中繼資料?

Qdrant 會將 payload 以 JSON 形式與向量一同儲存。這些欄位可用於篩選與排序,文件也顯示支援如整數、浮點數、布林值、關鍵字、地理位置值、日期時間與 UUID 等型別。

Qdrant 支援混合搜尋嗎?

Qdrant 支援將密集向量與稀疏向量合併於單一查詢中的混合查詢,包括 BM25、SPLADE++ 與 miniCOIL 等方法。

Qdrant 可以部署在哪裡?

Qdrant 可依你所需的控制程度與基礎架構模式,部署為代管雲端、混合雲、私有雲或邊緣環境。

Quick Facts

類別
向量搜尋引擎
平台
雲端、混合、私有雲與邊緣
主要使用者
建置 AI 檢索系統的開發者與團隊
主要語言
Rust
來源網域
qdrant.tech
定價模式
免費方案加上依用量計費與企業方案