Qdrant AI logo

Qdrant AIОтворен източник векторна база за бърз и масови подобирения търсения на подобни и ретривиране на AI.

4.4 (5)
Daniel NikulshynПрегледано от Daniel Nikulshyn·Актуализирано юли 2026 г.

Преглед

Qdrant е отворен софтверен векторен база данни и система за търсене по подобие, проектирана за производствени AI работни зарботи. Той съхранява високодимензионни ембединги заедно с структурирани натоварвания, позволявайки приложения като семанетичен търсене, системи за препоръки, retrieval-augmentated генерация и детекция на аномалии. Създадено в Rust за по-горивна производителност, Qdrant поддръжка за филтриран източник поелicerca, по-горивна масово-скейлиран, и облачно управлявани разпределения. Разработчици могат да комуникират с него чрез REST и gRPC апивата, заедно с библиотеките за Python, JavaScript, Go и Rust. Обединява се с популярните framework за AI като LangChain и LlamaIndex, като така става много популярно избор за тимове, построителите на приложения с поддръжка на LLM, които изискват бързо, доста издръжливо съхранение на данните на мащаб.

Ключови функции

  • Approximate nearest neighbor search (HNSW)
  • Payload-based metadata filtering
  • Horizontally scaling and sharding
  • REST and gRPC APIs
  • Обслужвано облаково разширение на Qdrant
  • Интеграции с LangChain и LlamaIndex

Цени

Модел
Freemium
Оценка
4.4 / 5 (5)

Случаи на употреба

Retrieval-Augmented Generation for LLMs

Запазване и запитване на векторни въплътения, за да предоставят приложения на LLM с обосновано контекст

Semantic Search Across Large Datasets

Индексиране на високоразмерни векторни въплътения с данни на метадата, за да улесни бързо и филтрирано семантично търсене по документи, товари или медиа на скала

Recommendation Systems

Съчетаване на подобно търсене на близки съседи с филтриране на данни на предимство, за да доставят персонализирани препоръки чрез векторни въплътения или данни на източника

Anomaly Detection on Embeddings

Идентифициране на аномалиите в данни с висока размерност, приравнявайки векторното подобрение в поддръжка на работата на предпазна, сигурност или качествена надзор на работа

Плюсове и минуси

Плюсове

  • Отворен източник с лиценз, който позволява да се разширява
  • Брзопробен перформанс благодарение на имплементация на Rust
  • Богато филтриране комбинирано с векторно търсене
  • Моши и самонадъхнали опции за хостиране
  • Силно интегрирана екосистема

Минуси

  • Реquires знания за векторни въплътения
  • Настройвателна опция при масово разширяване
  • Няколко предприемачески функционалности повече от някои търговски съперници

Рекорд от битки

В 2 битки в Пантеона.

1
1-во
0
2-ро
0
3-то

Last 2 battles

Отзиви

4.4

Средно от 5 оценки.

5
2
4
3
3
0
2
0
1
0

Влез, за да оставиш отзив.

EB

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.

Esther Adeyemi

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.

BC

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.

NP

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.

Frank Müller

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.

Въпроси

How Is Billing Calculated Month-to-Month?

Billing is calculated based on actual resource usage during the billing period. You're charged for compute (vCPU), memory (GB), storage (GB) consumed by your clusters, storage (GB) consumed by backups, and used inference tokens of paid models. Usage is billed hourly, and you can monitor it through the Qdrant Cloud dashboard.

Asked by Xiomara Delgado · Dec 6, 2025

What's the Difference Between Managed, Hybrid, and Private Cloud?

Managed Cloud is fully managed by Qdrant. Hybrid Cloud lets you bring your own infrastructure while using Qdrant's management plane. Private Cloud gives you complete control with on-premise deployment.

Asked by Wesley Adekunle · Nov 8, 2025

How Do I Choose Between Free Tier and Standard Tier?

The Free Tier is ideal for testing, and prototypes being limited to 1GB RAM and 4GB disk without high availability. Choose the Standard Tier for workloads that require dedicated clusters, higher availability, and advanced features.

Asked by Ingrid Bauer · Oct 28, 2025

What Happens if I Exceed Free Tier Limits?

If your data size growth exceeds the Free Tier limits (1GB RAM and 4GB disk), you can easily upgrade to a Standard Tier and scale up your cluster.

Asked by Kwame Mensah · Sep 28, 2025

How Does Qdrant Cloud Pricing Work?

Qdrant Cloud pricing is based on resource usage, if you have a bigger cluster, you pay for more. The free tier includes 1GB RAM and 4GB disk storage, upgrading will get you a dedicated cluster.

Asked by Farah Rahimi · Sep 28, 2025

Задай въпрос

Алтернативи на Софтуерно създаване

Rectify interface preview
RectifyСофтуерно създаване

Умая помощник за отгласниене, който помага изпълнителите да намерят и фиксират бъгове от AI-генерирани код бързо.

5.0 (6)
Freemium
SwarmStack interface preview
SwarmStackСофтуерно създаване

Агент за използване на AI за разработване на планове за продукт, делимост на проекта и предоставянето на препоръки за създаване

5.0 (5)
Freemium
Warp AI interface preview
Warp AIСофтуерно създаване

Терминал, силата на който съдържа в AI, което превръща природен език в shell команди и потоци за работа.

5.0 (4)
6Freemium
CopyChecker AI Reverse Image Search interface preview
CopyChecker AI Reverse Image SearchСофтуерно създаване

Reverse image search to trace original sources и да откриете дублі или близко-ближни мачове.

4.8 (6)
Freemium
OG Pilot interface preview
OG PilotСофтуерно създаване

Единичен клик за генериране на изображение на Open Graph за бърз и по-хубав вид на заголовъците.

4.8 (6)
Freemium
LeanSentry interface preview
LeanSentryСофтуерно създаване

АИ-подразумеваща диагностика и мониторинг за проблеми със изработвачските способности на IIS и ASP.NET.

4.8 (6)
Freemium
Wrapifai interface preview
WrapifaiСофтуерно създаване

Създавайте безкодови мини АI инструменти за привличане на трафик по SEO и хванете лидъри.

4.8 (5)
Freemium
Plexe interface preview
PlexeСофтуерно създаване

Създаване на обичаените модели за машинно обучение с натурални езيكови напомнилки

4.8 (5)
Freemium