Qdrant 是一款开源的向量相似度搜索引擎和向量数据库，专为高效存储、检索和管理高维向量（嵌入向量）而设计。它支持通过近似最近邻（ANN）搜索技术快速查找与目标向量最相似的向量，特别适合处理大规模嵌入向量数据（如文本、图像、音频的向量表示）。

核心功能 ​

1. 高性能向量搜索

   • 支持多种相似度计算方式（点积、余弦、欧氏距离）。
   • 集成 HNSW（分层可导航小世界图）和 IVF（倒排文件）等 ANN 算法，平衡精度与速度。
   • 单节点每秒可处理数千次查询（性能依赖硬件配置）。

2. 混合过滤

   • 支持在向量搜索中结合结构化过滤条件（如 metadata 中的 category="news" AND price<100）。
   • 适用于需要结合业务规则（如地理位置、用户标签）的个性化搜索场景。

3. 数据持久化

   • 数据默认持久化到磁盘，支持快照备份与恢复。
   • 提供内存优化模式（Memmap）减少内存占用。

4. 分布式部署

   • 支持集群模式（横向扩展），通过 Raft 协议保证数据一致性。
   • 分片（Sharding）与副本（Replication）机制提升可用性和吞吐量。

5. API 与生态集成

   • REST/gRPC API 接口，官方 Python/Go/TypeScript 客户端。
   • 集成 LangChain、LlamaIndex 等 AI 框架，支持 OpenAI、Cohere 等嵌入模型。
   • 可部署为云服务（Qdrant Cloud）或 Docker 容器。

6. 扩展功能

   • 标量量化（减少向量存储空间）。
   • 多向量支持（一个数据点关联多个向量，如长文本分块）。
   • 稀疏向量支持（针对 BM25、Splade 等稀疏嵌入模型）。

典型使用场景 ​

1. 语义搜索与问答系统

   • 用例：用文本嵌入模型构建知识库搜索引擎（如客服机器人、文档检索）。
   • 示例：输入问题，返回最相关的文档片段。

2. 推荐系统

   • 用例：根据用户/商品向量生成相似推荐（如“看过A电影的用户也喜欢B”）。
   • 关键：结合用户行为过滤（如排除已购买商品）。

3. 图像/音视频检索

   • 用例：以图搜图、音乐推荐、视频内容匹配。
   • 流程：CLIP/ViT 模型生成向量 → Qdrant 存储并搜索相似结果。

4. 大模型应用增强（RAG）

   • 用例：为 LLM（如 GPT-4）提供外部知识源。
   • 流程：用户问题 → 向量化 → Qdrant 检索相关上下文 → LLM 生成答案。

5. 去重与异常检测

   • 用例：识别相似内容（如重复新闻）、检测异常行为（金融反欺诈）。
   • 方法：搜索邻近向量判断重复性或离群点。

6. 生物信息学/化学

   • 用例：蛋白质结构相似性搜索、分子属性预测。
   • 优势：高效处理千万级分子嵌入向量。

技术优势对比 ​

何时选择 Qdrant？ ​

• 需要低延迟向量搜索（尤其 >10万条数据时）。
• 要求动态过滤（如实时用户画像结合语义搜索）。
• 期望开源可控（非 SaaS 方案，避免厂商绑定）。
• 需处理多模态数据（文本、图像等统一向量管理）。

💡 替代方案参考：

• SaaS 服务：Pinecone, Weaviate Cloud
• 自托管：Milvus, Elasticsearch（含向量插件）
• 轻量级：Chroma, FAISS（纯内存/无持久化）

Qdrant 特别适合对 性能、灵活过滤、开源合规性 有要求的场景，是构建现代 AI 应用的底层引擎之一。可通过 qdrant.tech 或云服务快速体验。