qdrant

上亿条数据秒级搜到最像的那条，AI 应用嗖嗖快

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开 搜索知识 🍴 复刻 2804 🐛 待处理 778 👀 关注 162
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 35461
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费，高级付费 支持限时试用 · 开源版免费，云服务提供免费层和按量付费，具体价格需查看官网。

项目预览

qdrant 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队qdrant
官网地址https://qdrant.tech
GitHubhttps://github.com/qdrant/qdrant
定价模式🏷️基础免费，高级付费
价格说明开源版免费，云服务提供免费层和按量付费，具体价格需查看官网。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Rust
技术栈/模型ai-search,ai-search-engine,embeddings-similarity,hnsw,hybrid-search,image-search,knn-algorithm,machine-learning,mlops,nearest-neighbor-search,neural-network,neural-search,recommender-system,search,search-engine,search-engines,similarity-search,vector-database,vector-search,vector-search-engine
GitHub 星标★ 35461
上线时间2020-05-30 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积74.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

用 Rust 编写的高性能向量数据库与向量检索引擎，专为新一代 AI 应用设计，支持亿级向量的规模化管理与毫秒级相似度搜索。内置丰富的过滤条件与多种距离度量，并提供云托管服务，是构建 RAG、推荐系统与语义搜索等场景的热门基础设施选择。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 35461

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：云服务 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • 能正常访问 GitHub 仓库与 Qdrant 官网、文档站
  • 如走云托管，需要一个 Qdrant Cloud 账号
  • 如走自建分布式部署，需要可横向扩展的服务器环境

安装与启动步骤

  1. 1阅读仓库说明

    先看 README 了解项目定位：Qdrant 是面向新一代 AI 应用的向量相似度搜索引擎，核心用于向量检索。

  2. 2查阅官方文档

    README 只提供概览，具体安装、鉴权与 API 调用方式需到官网和 OpenAPI 文档中查看。

  3. 3选择部署方式

    README 给出两条路线：使用 Qdrant Cloud 云托管，或自行做分布式部署（分片与副本）。

  4. 4规划分布式部署

    若选自建，按 README 说明通过分片与副本横向扩展，并支持零停机更新或调整 collection。

  5. 5进入控制台或接口

    云托管用户登录 Qdrant Cloud 控制台创建集群，自建用户访问本地服务地址进行后续配置。

如何确认成功

能正常登录 Qdrant Cloud 控制台，或用自建服务地址成功建立连接并获取到集群信息，即为成功。

常见问题

Q：Qdrant 是免费开源的吗？

A：是，仓库采用 Apache 2.0 许可，可自行部署；同时官方也提供 Qdrant Cloud 托管服务，按需选用。

Q：README 里为什么没有安装命令？

A：本次节选只包含项目概览与分布式部署的说明，具体安装与使用步骤请以官网和 OpenAPI 文档为准。

Q：能不能既不自建也不用云？

A：README 只提到云托管与自建分布式部署两种路径，其它方式未作说明，建议按官方文档确认。

注意事项

  • 本教程依据 README 节选整理，未包含的命令与端口一律未作推测，请以官方文档为准
  • 生产环境建议启用分片与副本实现横向扩展，并利用零停机能力调整 collection
  • 自建集群时注意提前规划算力与向量规模，避免后期扩容困难

核心亮点

  • Rust实现的高性能向量数据库，支持亿级向量规模，检索延迟低
  • 内置HNSW索引和混合搜索（稀疏+稠密），支持过滤与向量检索结合
  • 提供丰富的API（Python/Go/JS等）和云服务，部署灵活，社区活跃

不足之处

  • 相比Milvus等竞品，分布式集群能力相对有限，单机性能突出但扩展性需依赖企业版
  • 文档部分高级特性（如混合搜索调参、分片策略）示例不够深入，需社区补充

适用场景

  • AI应用中的语义搜索（如RAG、推荐系统）
  • 图像/音频等多媒体相似性检索
  • 需要低延迟、高吞吐的实时向量匹配场景

替代项目

Milvus、Weaviate、Pinecone

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