Vai es varu pāriet no OSS uz Qdrant Cloud?

Jā, jūs varat viegli pārvietot esošo Qdrant OSS izvietojumu uz Qdrant Cloud. Mēs nodrošinām migrācijas rīku un dokumentāciju, lai palīdzētu jums pāriet gludi.

Qdrant AIAtvērtkoda vektora datubāze ātrai, mērogai līdzības meklēšanai un AI iegūšanai.

4.4 (5)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

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

Pārskats

Qdrant ir atvērto koda vekstora datubāze un līdzīguma meitnes engines, projektu pēc ražīgā AI darbības nolidzīgums. Tā glabā augsto dimensiju iegrānējumus kopā ar struktūrētām kravām, atļaujot aplikācijas, kādām ir semantiskā meklēšana, ieteikumu sistēmas, atjauninātās generācijas izplatība, un anomālie detekcijas. Sagatavots programmu valodā Rust, lai uzlabotu ātrumu, Qdrant atbalsta izvairīšanas vektora meklēšanu, horizontalo skalēšanu un noliegumu, kas tiek pārvalkts tiešsaistes platformā. Lietotāji var interagēt ar to, izmantojot REST un gRPC API lielumus, uzstādījuma bibliotēkas Python, JavaScript, Go un Rust. Integrējas ar populāriem AI veidošanas iekārtu kādu LangChain un LlamaIndex, tādējādi kļūstot par izvēles izaicinājumu tiem komandom, kuru uzdevumiem ir raksturīgi LLM ieguvumi, kas prasa skārušu, izturīgu atvieglojumu un skaitlisko rādītāju ieguvi.

Galvenās funkcijas

Aproximātā tuvākā kaimiņa meklēšana (HNSW)
Metadata filtrēšana, balstīta uz payload
Horizontālais mērogs un šardēšana
REST un gRPC API
Uzraudzīts Qdrant Cloud pakalpojums
Integrācija ar LangChain un LlamaIndex

Cenas

Modelis: Freemium
Kategorija: Rakstveida izstrāde
Vērtējums: 4.4 / 5 (5)

Lietošanas gadījumi

RAG ģenerēšana LLM

Glabāt un meklēt ieguldnes, lai sniegtu LLM lietojumprogrammām attiecīgu kontekstu, izmantojot integrāciju ar LangChain un LlamaIndex, lai darbinātu RAG caurulējas.

Semantiskā meklēšana lielos datu kopās

Indeksēt augstas dimensijas ieguldnes ar metadatiem, lai atvēlētu ātru, filtroto semantisko meklēšanu dokumentos, precēs vai medijos lielos mērogos.

Ieteikumu sistēmas

Izmantot aptuveni tuvākā kaimiņa meklēšanu, kombinētu ar payload filtrēšanu, lai sniegtu personalizētus ieteikumus, balstītos uz lietotāja vai priekšmeta ieguldņiem.

Nobīdes noteikšana ieguldņos

Atšķirt izolētus elementus augstas dimensijas datu kopā, salīdzinot vektora līdzību, atbalstot krāpšanas, drošības vai kvalitātes uzraudzības darbības.

Plusi un mīnusi

Plusi

Atvērtkods ar atļaujošu licenci
Augsta veiktspēja, kas paredzēta Rust implementācijai
Bagāta filtrēšana, kombinēta ar vektora meklēšanu
Uzraudzīts mākoņ Dienests un pašhosēšanas iespēja
Spēcīga ekosistēmas integrācija

Mīnusi

Prasība pēc iepazīšanās ar vektora ieguldņu
Darba režīma pielāgošana lielos mērogos
Mazāk uzņēmuma līmeņa funkciju salīdzinot ar komerciālajiem līdziniekiem

Kauju rekords

2 kaujās Panteonā.

Last 2 battles

Atsauksmes

4.4

Vidējais no 5 vērtējumiem.

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

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.

Jautājumi

Kā tiek aprēķināts maksājums mēneša pa mēnesim?

Maksājums tiek aprēķināts, balstoties uz reālo resursu izmantošanu maksājuma perioda laikā. Jūs maksājat par skaitļošanas (vCPU), atmiņas (GB) un krātuves (GB) resursiem, kas tērē jūsu klasteros, krātuves (GB) resursiem, kas tērē rezerves kopēs, kā arī izmantotajiem inferences žetoniem maksas modeļos. Izmantošana tiek aprēķināta stundās, un to var uzraudzīt, izmantojot Qdrant Cloud informācijas paneļa.

Asked by Xiomara Delgado · Dec 6, 2025

Kāda ir atšķirība starp Pārvaldīto, Hibrīda un Privātās mākoņpakalpojuma variantiem?

Pārvaldītais mākoņpakalpojums pilnībā pārvaldīts ar Qdrant. Hibrīdā varēsiet izmantot savu infrastruktūru, vienlaikus izmantojot Qdrant pārvaldības plane. Privātais mākoņpakalpojums sniedz pilnu kontroli ar vietējo izvietošanu.

Asked by Wesley Adekunle · Nov 8, 2025

Kā es izvēlos starp Bezmaksas pakalpojumu un Standarta pakalpojumu?

Bezmaksas pakalpojums ir ideāls testēšanai un prototipu izstrādei, jo tas ir ierobežots līdz 1 GB RAM un 4 GB diska bez augstas pieejamības. Standarta pakalpojumu izvēlieties tad, ja vajadzīgi dedicētie klasteri, augstāka pieejamība un uzlabotas funkcijas.

Asked by Ingrid Bauer · Oct 28, 2025

Kas notiek, ja pārsniedz bezmaksas pakāpes ierobežojumus?

Ja jūsu datu apjoms pārsniedz bezmaksas pakāpes ierobežojumus (1 GB RAM un 4 GB diska), varat vienkārši pāriet uz Standarta pakāpi un paplašināt savu klasteri.

Asked by Kwame Mensah · Sep 28, 2025

Kā darbojas Qdrant Cloud cenas?

Qdrant Cloud cenas balstās uz resursu izmantošanu; ja jums ir lielāks klasteris, maksājat vairāk. Bezmaksas pakāpe ietver 1 GB RAM un 4 GB diska krātuvi, uzlabojot iegūsiet dedicētu klasteri.

Asked by Farah Rahimi · Sep 28, 2025