Qdrant 向量数据库

存储向量并按条件做相似度检索,用于语义搜索和 RAG

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这个项目只有源代码,需要会编程才能用。

星标
3.5万
GitHub 下载量
118.2万
复刻
2790
主要语言
Rust
许可证
Apache-2.0
最近更新
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介绍

Qdrant 是用 Rust 编写的开源向量数据库和向量相似度搜索引擎,可存储带 JSON 附加数据(payload)的向量,并在检索时按这些数据过滤,适合语义匹配、分面搜索和检索增强生成(RAG)等场景。

能做什么

  • 支持稠密向量、稀疏向量和多向量检索,可组合多种向量做混合搜索
  • 按关键词、全文、数值范围、地理位置等条件过滤结果
  • 通过量化和磁盘存储降低内存占用,用分片和副本实现分布式部署

运行需要:可用 Docker 一条命令启动服务(默认不设访问控制,生产环境需按安全指南配置);提供 REST 和 gRPC 接口、Python、JavaScript、Go、Rust、Java、.NET 客户端以及可视化控制台。另有托管云服务。

这段介绍由 AI 根据项目的公开说明整理,可能有疏漏,以项目主页为准。

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