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Qdrant AI开源向量数据库,快速、可扩展的相似性搜索和 AI 检索。

4.4 (5)
Daniel Nikulshyn审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年7月

概览

Qdrant 是一款面向生产 AI 工作负载的开源向量数据库和相似度搜索引擎。它将高维嵌入与结构化有效载荷一起存储,使其能够支持语义搜索、推荐系统、检索增强生成和异常检测等应用。 Qdrant AI 用 Rust 开发,性能卓越,支持过滤向量搜索、水平扩展和云托管部署。开发者可以通过 REST 和 gRPC 接口与其交互,并使用 Python、JavaScript、Go 和 Rust 的客户端库。 它与流行的 AI 框架如 LangChain 和 LlamaIndex 集成,使其成为需要大规模快速、可靠检索的 LLM 驱动应用团队的常见选择。

主要功能

  • 近似最近邻查找(HNSW)
  • 基于负载的元数据筛选
  • 水平扩展和分片
  • REST 和 gRPC API
  • Qdrant 云服务管理
  • 与 LangChain 和 LlamaIndex 的集成

价格

模型
Freemium
评分
4.4 / 5 (5)

使用场景

检索增强生成:LLMs

将存储和查询嵌入物来为 LLM 应用程序提供相关上下文,利用与 LangChain 和 LlamaIndex 的集成来启用 RAG 管道。

语义搜索:跨大数据集

使用嵌入物元数据来建立高维度嵌入物,开启了快速、筛选的语义搜索能力。支持对文档、产品或媒体的快速筛选

推荐系统

使用近似最近邻查找和负载过滤结合,向用户或商品提供定制化的推荐

嵌入物异常检测

通过比较向量相似度,检测高维度数据中的异常点,支持诸如欺诈安全性或质量监控等生产力

优点 & 缺点

优点

  • 开源并且允许许可
  • 由于使用了 Rust 而取得了高性能
  • 合并了向量搜索和丰富的筛选
  • 提供了云和自主主机选项
  • 强大的生态系统集成
  • 与其他商业竞争对手相比,更有企业特性

缺点

  • 需要熟悉向量嵌入物
  • 在非常大规模的情况下需要运营调优
  • 与一些商业对手相比缺乏企业功能

评测

4.4

5 个评分的平均值。

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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.

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