9.8. Qdrant

• 官网: https://qdrant.tech/

• GitHub: https://github.com/qdrant/qdrant

Qdrant 是一个开源的向量相似度搜索引擎和向量数据库，专为高效存储和查询高维向量而设计。

9.8.1. 核心特性

1. 高性能向量搜索：

   • 支持近似最近邻(ANN)搜索算法

   • 提供毫秒级的向量查询响应

   • 优化了高吞吐量场景下的性能

2. 丰富的数据类型支持：

   • 浮点向量和二进制向量

   • 可选的 payload 数据(附加的元数据)

   • 支持多种数据类型：keyword、integer、boolean等

3. 灵活的搜索功能：

   • 支持全向量和子向量搜索

   • 可基于 payload 进行过滤

   • 支持多种距离度量：余弦相似度、欧氏距离、点积等

4. 可扩展架构：

   • 分布式部署能力

   • 水平扩展支持

   • 内置数据复制和故障转移机制

9.8.2. 技术优势

• Rust 编写：提供高性能和内存安全

• gRPC 和 REST API：便于集成

• 云原生设计：支持容器化部署

• 丰富的客户端库：Python、Go、Java 等

9.8.3. 应用场景

1. 推荐系统：基于内容的物品/用户相似度推荐

2. 语义搜索：自然语言处理应用

3. 图像/视频检索：基于内容的视觉搜索

4. 异常检测：识别异常模式

5. AI/ML应用：作为神经网络的记忆组件

9.8.4. 部署选项

• 开源版(自托管)

• Qdrant Cloud(托管服务)

• 可部署在Kubernetes集群

Qdrant 因其性能、易用性和灵活性，已成为向量数据库领域的重要选择之一，特别适合需要高效向量相似度搜索的应用场景。

9.8.5. Quick Start

安装:

pip install qdrant-client

Embedded方式

• 使用:

from qdrant_client import QdrantClient
qdrant = QdrantClient(":memory:") # Create in-memory Qdrant instance, for testing, CI/CD
# OR
client = QdrantClient(path="path/to/db")  # Persists changes to disk, fast prototyping

Client-Server方式

• 启动服务

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

• 使用

qdrant = QdrantClient("http://localhost:6333") # Connect to existing Qdrant instance