Qdrant

用 Rust 打造的高性能向量搜索引擎

qdrant.tech

Qdrant 是用 Rust 写的向量相似度搜索引擎和向量数据库。文档把它定义为 production-ready 的服务，提供便利 API，用来存储、搜索和管理带附加 payload 的 points（向量加可选 id 与 JSON 负载）。官网定位是「High-Performance Vector Search at Scale」，并写「Qdrant helps you build the AI retrieval you want」。能力包括把 metadata 存成 JSON，再用 nested、text、geo、has_vector 等过滤器收窄结果；原生混合搜索可在同一次查询里混合关键词与向量（dense 或 sparse），并支持 BM25、SPLADE++ 和 miniCOIL；还有内置 Multivector。距离度量支持 Cosine Similarity、Dot Product 和 Euclidean Distance。部署上，文档把 Qdrant Cloud 作为最快起步方式：可创建免费集群、用官方客户端连接，再按需扩到付费集群；同一品牌下还有 Managed Cloud、Hybrid Cloud、处于 Beta 的 Qdrant Edge，以及排队中的 Serverless。若要自己跑，本地 Quickstart 的步骤是 docker pull qdrant/qdrant，再 docker run 映射 6333（REST / Web UI）和 6334（gRPC）。客户端覆盖 Python、TypeScript、Rust、Go、Java 和 .NET。官网还写明 Rust Powered，以及 SOC2 与 HIPAA 合规。常见场景是语义、混合或多模态搜索，给 RAG 和 Agent memory 做检索，以及推荐和去重。品牌词 Qdrant 短、像产品名；后缀 .tech 把品牌放进技术与工程语境。在泡米可查询 .tech 的注册与续费价格，作为出海向量搜索引擎占用 .tech 的参考样本。主站 qdrant.tech 可以看产品定位、Cloud / Hybrid Cloud / Edge 入口和案例；文档在 qdrant.tech/documentation（What is Qdrant、Cloud Quickstart、Local Quickstart）。最快起步是在 cloud.qdrant.io 建免费集群并用客户端连接；若要本地验证，按文档拉起 Docker 镜像后，用 Python 的 QdrantClient 连接 http://localhost:6333，创建 Collection、写入向量并做相似度搜索。官方品牌资源在 qdrant.tech/brand-resources。

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