AgentPantheon
Qdrant AI logo

Qdrant AIAvoimen lähdekoodin väläystiedostamo vauheennopealle, monikaihtoisen samankaltaisuudentutkimukselle sekä AI:llä toteutettavalle palautteen hausselle.

4.4 (5)
Daniel NikulshynArvostellut Daniel Nikulshyn·Päivitetty heinäkuu 2026

Yleiskatsaus

Qdrant on avoimen lähdekoodin vektoripilvi ja soppuelementtirakennelma, joka on suunniteltu tuotantokäyttöön ja AI-toimintojen kannalta. Se sisältää korkeaeendimenisonaalisia kynnystekstejä rinnakkaistettuna rakentuneena pakkausaineistona, mikä mahdollistaa sovellusten, kuten semanttisen hakemisen, suositussysteemit, palautettavien generoiomalleja ja poikkeusetsinnän, toteuttaminen. Qdrant on ohjelmoitu suorituskykyä varten muistitiedekieleksi C++:ksi, mikä mahdollistaa jättimäisen suuren tietokannan käytön ja tarjoaa nopeuden. Sen avulla saadaan toteutettua filteroitu vektorihaku sekä horisontaalinen skaalautuvuus ja pilvimyöntämä käytössä pidettävät sijoitukset. Ohjelmistokehittäjät voivat keskustella sen kanssa REST- ja gRPC API:sta, sekä Pythoniin, JavaScriptiin, Go, ja C++:een kirjoitetuista sovellusliittymistä kutsuakseen sen tuottaman LLM. Se on integroitu suosituimpien AI: n rahastoihin kuten LangChain ja LlamaIndex, mikä tekee siitä yleisin valinta joukoille, jotka kehittävät LLM: stä tukevii sovelluksia, joissa tarvitaan suuriin skaaloihin kattavat nopeat ja uskolliset palautukset.

Pääominaisuudet

  • Sukelluksen lähimmän naapurin etsintä (HNSW)
  • Polutiedostomenetelmien perusteella tehty metadata-suodatin
  • Horisontaalinen skaalaamoiminen ja skaaloituvuus
  • REST- ja gRPC-rajapinnat
  • Hallitun Qdrant Cloud -palveluympäristön käyttö
  • LangChainin ja LlamaIndexin integraatio

Hinnat

Malli
Freemium
Arvio
4.4 / 5 (5)

Käyttötapaukset

Palautusmuodostelulla tuettu LLM: n kehittäminen

Talletta ja kysy avausmuodostelmia tarjoamaan LLM-sovelluksille relevantittia kohdetta, langChainin ja LlamaIndexin mukautuneen RAG-reittejä tuottoon.

Merkkiväittelin kautta suureilla tietokantaoliohjelmateen

Tallenna minkä aikaisen muotoilun tietokantaan, joka mahdollistaa monikaihtoisen tietokantaohjelmointi sen suurellakaan skaalaamisessa.

Suositusjärjestelmissä

Käytä lähimmän naapurin etsintää muotoilevin suodattimien yhdistyksenä erilaisiin suositukseen perustuvia suositukseen tarkoitusta vauhesuositus.

Aviosäiliöllä tarkkoista mittausta ja tarkkaavaisuutta

Tunnista mukavissa mittaamisen ulkopuolessa tietovallan ominaisuudessa avautuneissa, kuten rahan, turvallisuuden tai laatuvarmuuden valvontaa.

Plussat ja miinukset

Plussat

  • Avoimen lähdekoodin kanssa permissiivinen lisenssi
  • Ryhdikäs suorituskyky Rust- toteuttamisesta
  • Laajat suodattimet yhdistettynä vektoritutkimukseen
  • Hallitun cloud-ympäristön ja omistamattoman käyttökokoneen vaihtoehto
  • Vahva integroitumiskoneistoksi integraatio

Miinukset

  • Reititykset vektoriavauksin edellyttävät tietoa
  • Suurellakaan skaalaamisessa tarvitaan toiminnot soveltaminen
  • Vähemmän yhtiöomisteisia ominaisuuksia kuin joidenkin kaupallisten kilpailijoiden

Arvostelut

4.4

Keskiarvo 5 arviosta.

5
2
4
3
3
0
2
0
1
0

Kirjaudu sisään jättääksesi arvostelun.

E

Ethan Brooks

May 14, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and high performance due to Rust implementation. REST and gRPC APIs fits neatly into how we already work, and horizontal scaling and sharding removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

E

Esther Adeyemi

Mar 14, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Payload-based metadata filtering is exactly what I needed, and open-source with a permissive license. I do wish requires familiarity with vector embeddings, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

B

Beatriz Costa

Sep 14, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and managed cloud and self-hosted options. Horizontal scaling and sharding fits neatly into how we already work, and horizontal scaling and sharding removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

N

Nadia Petrova

Aug 15, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on rEST and gRPC APIs, and high performance due to Rust implementation caught me off guard. Fewer enterprise features than some commercial rivals is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

F

Frank Müller

Jun 29, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is payload-based metadata filtering — handled better than most — and open-source with a permissive license. Fewer enterprise features than some commercial rivals is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kysymykset

Ei kysymyksiä — kysy ensimmäinen.

Kysy kysymys

Software Development vaihtoehdot