产品亮点
Rust构建，借助SIMD与自定义存储引擎提供快速搜索
新数据即时入索引，无需重建即可搜索
量化技术最高可减少约64倍内存，同时保持质量
支持关键字与向量混合查询及JSON元数据过滤
你能用它做什么
- 电商商品推荐：用向量搜索提供个性化推荐
- 法律文档检索：快速找到相关条文和案例
- AI代理：为多智能体平台提供实时上下文
怎么用
- 1 访问官网，选择Qdrant Cloud或Hybrid Cloud等版本
- 2 点击Start Free开始免费试用，完成注册和配置
- 3 阅读官方文档，将业务数据转为向量存入Qdrant
- 4 调用API进行搜索、过滤和重排序，并调整参数
适合谁使用
需要个性化推荐的电商与推荐系统开发者处理大量文档检索的法律科技团队构建实时上下文AI代理的开发者
优点
- 开源且用Rust编写，性能和资源占用表现较好
- 部署方式灵活，本地、混合云、边缘、云都支持
- 搜索功能全面，混合搜索、过滤、重排序齐备
局限
- 免费试用与付费版本规则以官网为准，可能变动
- 向量检索有学习成本，需理解嵌入与索引配置
- 大规模场景效果依赖数据质量与参数调优
Qdrant 是什么
Qdrant 是用 Rust 编写的开源向量搜索引擎，为现代AI应用提供实时检索。它支持高性能向量搜索、实时索引和量化压缩，能以较小内存存储数十亿向量，并提供混合搜索、元数据过滤与重排序。可本地部署，也可用Qdrant Cloud。目前提供免费试用，适合需要向量检索能力的开发团队。
你能用它做什么
- 对大规模向量数据做实时相似度搜索
- 将新数据即时加入索引，无需重建
- 在同一查询中混合关键字与向量搜索
- 用JSON元数据和嵌套文本、地理等条件过滤结果
适合谁使用
- 需要商品推荐和个性化服务的电商团队
- 处理海量文档检索的法律科技公司
- 为AI代理和多智能体平台提供上下文的开发者
需要留意什么
免费试用和付费版本的具体规则以官网为准，可能会调整。向量检索有学习成本，嵌入模型选择、索引参数和过滤条件都会影响效果，需要时间摸索。大规模部署时还要结合硬件资源评估成本。
常见问题
用什么语言编写？
完全用 Rust 构建，并借助SIMD和自定义存储引擎Gridstore。
能部署在哪？
支持本地、混合云、边缘和云环境，也可选Qdrant Cloud。
内存占用大吗？
采用优化存储与量化技术，官方称最高可减少约64倍内存使用。
为什么说它免费
官网写明的免费方式： 免费试用免费
免费额度、试用天数与功能范围由官网决定，随时可能调整，请以官网为准。
产品截图
截图归档自收录页面，仅供预览参考。