Qdrant 是一款高性能的开源向量数据库引擎，专为向量相似性搜索和 AI 应用而设计。它将搜索引擎和向量数据库功能完美结合，提供生产就绪的服务和便捷的 API，能够高效存储、搜索和管理带有元数据负载的向量点。

核心特性

高性能向量搜索：采用优化的索引算法（HNSW），提供毫秒级的向量相似性搜索。支持大规模向量数据的高效检索，即使在数百万甚至数十亿向量的场景下也能保持出色性能。

丰富的过滤能力：支持在向量搜索的同时进行复杂的元数据过滤。可以根据业务逻辑对搜索结果进行精确筛选，实现更精准的语义搜索。

灵活的数据模型：每个向量点都可以携带任意的 JSON 格式元数据负载。支持多向量点、命名向量和稀疏向量，满足各种复杂的应用需求。

生产就绪：提供完整的生产级特性，包括数据持久化、快照备份、集群部署、水平扩展等。确保数据安全和服务高可用。

便捷的 API：提供 RESTful API 和 gRPC 接口，支持多种编程语言的客户端库。简化了与应用程序的集成过程。

开源与云服务：完全开源，可自主部署。同时提供托管云服务 Qdrant Cloud，降低运维成本。

应用场景

RAG（检索增强生成）：为大语言模型提供知识库检索能力，实现基于私有数据的问答系统。通过向量搜索快速找到相关文档片段，增强 LLM 的回答质量。

语义搜索：构建智能搜索引擎，理解用户查询意图，返回语义相关的结果。超越传统关键词匹配，提供更智能的搜索体验。

推荐系统：基于用户行为和内容特征进行个性化推荐。通过向量相似性找到用户可能感兴趣的内容或商品。

图像和视频检索：存储图像、视频的向量表示，实现以图搜图、视频内容检索等功能。

异常检测：通过向量距离识别异常数据点，应用于安全监控、质量控制等场景。

Qdrant 作为专业的向量数据库，在 AI 应用的向量检索场景中表现出色。其高性能、灵活性和生产就绪的特性，使其成为构建 RAG 系统、语义搜索和推荐系统的理想选择。

开源特性和活跃的社区支持，使开发者能够自由使用和定制。同时提供的云服务选项，为不同规模的团队提供了灵活的部署方案。无论是初创项目还是企业级应用，Qdrant 都能提供可靠的向量数据管理能力。