Qdrant 是基于 Rust 开发、Apache2.0 开源的生产级向量数据库，自研优化 HNSW 索引与 Gridstore 存储引擎，原生支持稠密 / 稀疏向量混合检索、多向量共存、高级元数据过滤。提供 Docker、K8s 私有化部署与托管云服务双模式，配套多语言 SDK、REST/gRPC 标准化接口，适配文本、图像、音频多模态向量存储与毫秒级相似度查询，面向 AI 开发者、企业算法团队，用于搭建知识库 RAG、推荐、图像检索等 AI 底层检索基础设施，支持亿级向量分布式稳定运行。
核心优势
Rust 底层无 GC 停顿，高并发下延迟稳定，单机可承载千万级向量
内核原生混合检索，语义向量 + 关键词检索融合，无需外部拼接
多档向量量化压缩，最高节省 64 倍内存，检索精度损耗极低
部署灵活，开源自托管免费，同时提供合规托管云服务
丰富过滤体系，支持嵌套、地理、文本等复杂元数据筛选
亮点功能
混合检索：稠密语义向量 + 稀疏 BM25 关键词联合召回，提升检索相关性
多向量点位：单条数据存储多组不同嵌入向量，适配多维度检索需求
向量量化：标量 / 乘积 / 二进制量化，大幅降低服务器内存开销
实时动态索引：新增向量即刻可检索，无需全量重建索引
分布式分片集群：水平扩容，支撑十亿级向量高可用存储
全量重排能力：支持 MMR 多样性、ColBERT 细粒度打分优化结果
应用场景
AI 应用搭建 RAG 检索增强知识库，实现文档语义问答
电商、短视频平台商品、内容个性化推荐系统
图像、音频、视频多模态相似素材检索平台
企业内部文档、合同、知识库全局语义搜索
金融、医疗合规情报检索，搭配多租户数据隔离能力
大模型智能体配套实时联网检索底层存储服务
使用方法
点击立即访问，打开 Qdrant 官网
按需选择开源本地部署（Docker/K8s）或注册托管云服务
安装对应编程语言 SDK，创建向量集合配置向量维度参数
导入文本 / 图像生成的嵌入向量，附带业务元数据载荷
发起向量相似查询、混合检索，搭配过滤条件筛选结果
技术价值
Rust 内存安全架构，解决 Java/Python 向量数据库高并发延迟抖动问题
自研 HNSW 索引优化，平衡检索速度、精度与内存占用
内核级混合检索架构，省去业务层向量、关键词结果融合开发逻辑
分布式分片 + 多租户隔离，满足企业多业务线数据隔离与扩容需求
标准化开放接口，快速对接 LangChain、LlamaIndex 等主流 AI 框架
免费与定价
免费：开源内核 Apache2.0 协议，本地 Docker/K8s 自托管永久免费；Qdrant Cloud 提供 1GB 免费试用集群
付费
托管云：按向量存储容量、查询并发按量计费，分基础 / 生产 / 企业套餐
企业定制：私有化部署技术支持、SOC2/HIPAA 合规、专属运维服务，商务单独报价
