Peut-on migrations d'OSS vers Qdrant Cloud ?

Oui, vous pouvez facilement migrer votre déploiement Qdrant OSS existant vers Qdrant Cloud. Nous fournissons un outil de migration et une documentation pour vous aider à passer à la vitesse supérieure.

Qdrant AIBase de données vectorielle open-source pour la recherche de similarité rapide, échelle et rétention de données d'IA.

4.4 (5)

Évalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Open Source Vector Database Similarity Search RAG Developer Tools API Cloud LLM Infrastructure

Aperçu

Qdrant est une base de données vectorielle open source et un moteur de recherche de similarité conçu pour les charges de travail d'IA en production. Il stocke des embeddings à haute dimension ainsi que des payloads structurés, permettant des applications telles que la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la génération augmentée de récupération et la détection d'anomalies. Conçu en Rust pour les performances, Qdrant prend en charge la recherche vectorielle filtrée, la mise à l'échelle horizontale et les déploiements gérés dans le cloud. Les développeurs peuvent interagir avec lui via les API REST et gRPC, ainsi que des bibliothèques clientes pour Python, JavaScript, Go et Rust. Il s'intègre à des frameworks AI populaires tels que LangChain et LlamaIndex, en faisant un choix courant pour les équipes qui créent des applications alimentées par LLM qui nécessitent une récupération rapide et fiable à grande échelle.

Fonctionnalités clés

Recherche approximative de voisins les plus proches (HNSW)
Filtron des méta-données par payload
Échelle horizontale et éclatement
APIs REST et gRPC
Fournisseur de services Qdrant Cloud géré
Intégrations avec LangChain et LlamaIndex

Tarifs

Modèle: Freemium
Catégorie: Développement logiciel
Note: 4.4 / 5 (5)

Cas d’usage

Recherche Augmentée pour les LLMs

Stockez et recherchez les embeddings pour fournir aux applications LLM un contexte pertinent, en utilisant les intégrations avec LangChain et LlamaIndex pour alimenter les pipelines RAG.

Recherche Sémantique Dans des Ensembles de Données Intenses

Indexez les embeddings de haute dimensionnalité avec des métadonnées pour permettre une recherche sémantique rapide filtrée sur les documents, les produits ou les médias à grande échelle.

Systèmes de Recommandations

Utilisez la recherche de plus proches voisins approchée combinée avec des filtres de charge utile pour délivrer des recommandations personnalisées en fonction des embeddings d'utilisateur ou d'objet.

Détection d'Anomalies sur les Embeddings

Identifiez les outliers dans les données de haute dimensionnalité en comparant la similarité vectorielle, le soutienant les charges de travail de surveillance de la fraude, de la sécurité ou de la qualité.

Pour & contre

Pour

Open-source avec une licence permissive
Haute performance en raison de l'implémentation en Rust
Filtron riche combiné avec la recherche de vecteurs
Fournisseurs de services et options de hôte auto
Intégrations au fort écosystème

Contre

Requiert une familiarité avec les embeddings de vecteurs
Àgrandissement opérationnel nécessaire à grande échelle
Moins de fonctionnalités d'entreprise que certains rivaux commerciaux
useCases
:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Palmarès des batailles

Sur 2 batailles dans le Panthéon.

1ᵉʳ

2ᵉ

3ᵉ

Last 2 battles

Avis

4.4

Moyenne sur 5 avis.

Connecte-toi pour laisser un avis.

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

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.

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.

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

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.

Questions & réponses

Comment est calculé le facturation mensuel ?

La facturation est calculée sur la base de l’ usage réel des ressources pendant la période de facturation. Vous êtes facturé pour la calcul (vCPU), la mémoire (GB), le stockage (GB) consommés par vos clusters, le stockage (GB) consommé par vos sauvegardes et les jetons de mise en œuvre utilisés par vos modèles payants. L'utilizarreb illeté toutes les heures et vous pouvez le suivre à travers le tableau de bord de nuage Qdrant.

Asked by Xiomara Delgado · Dec 6, 2025

Quelle est la différence entre la nuage géré, le nuage hybride et le nuage privé avec Qdrant ?

Le nuage géré est entièrement géré par Qdrant. Le nuage hybride vous permet de votre propre infrastructure tout en utilisant le plan de gestion de Qdrant. Le nuage privé vous donne un contrôle total avec un déploiement sur site.

Asked by Wesley Adekunle · Nov 8, 2025

Comment choisir entre la Tarife Gratuiste et la Tarife Standard ?

La Tarife Gratuiste est idéale pour les tests et les prototypes étant limités à 1 GB de RAM et 4 GB de stockage sans haute disponibilité. Choisissez la Tarife Standard pour les charges de travail qui nécessitent des clusters dédiés, une meilleure disponibilité et des fonctionnalités avancées.

Asked by Ingrid Bauer · Oct 28, 2025

Qu'appelle-t-on si je dépasse les limites du plan gratuiciel ?

Si la croissance de la taille de vos données dépasse les limites du plan gratuiciel (1 Go de RAM et 4 Go de disque), vous pouvez facilement vous mettre à niveau vers un Standard Tier et agrandir votre cluster.

Asked by Kwame Mensah · Sep 28, 2025

Comment fonctionne le tarification de Qdrant Cloud ?

La tarification de Qdrant Cloud est basée sur l'utilisation des ressources, si vous avez un plus grand cluster, vous payez pour plus. Le plan gratuiciel inclut 1 Go de RAM et 4 Go d'espace de stockage, à l'étape 2, vous obtenez un cluster dédié.

Asked by Farah Rahimi · Sep 28, 2025