Qdrant ist eine open-source Vektor-Datenbank, die für performante Ähnlichkeitssuchen in KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie eignet sich für semantische Suche, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung sowie Bild- und Audioabgleich – mit Vektoren aus Modellen wie OpenAI, Hugging Face oder Cohere.

Die Lösung richtet sich an Entwickler und Machine-Learning-Teams, die eine skalierbare, präzise und echtzeitfähige Vektordatenbank benötigen. Qdrant unterstützt Milliarden von Vektoren und kombiniert semantische Suche mit strukturierten Filtern für komplexe Suchanfragen.
Wichtige Vorteile:

• Schnelle Vektorsuche mit hoher Genauigkeit

• Strukturierte Filter für hybride Suchszenarien

• Sofortige Indexierung und produktionsreife Stabilität

Was sind die Hauptfunktionen von Qdrant?

Effiziente Vektorsuche im großen Maßstab

Qdrant wurde für schnelle „nearest neighbor“-Suche in dichten Vektorräumen optimiert.

• Unterstützt Cosine, L2 (euklidisch) und Skalarprodukt

• HNSW-Index für performante Top-k-Abfragen

• Niedrige Latenz, auch bei großen Datenmengen

Hybride Suche mit Metadatenfiltern

Neben der Vektorsuche lassen sich strukturierte Filter zur Verfeinerung der Ergebnisse nutzen.

• Filter nach Zahlen, Textwerten oder Labels

• Kombinierbare Suchkriterien: Vektoren + Metadaten

• Nützlich für Suchszenarien mit Kontext (z. B. Ort + Inhalt)

Echtzeit-Ingestion und Datenaktualisierung

Qdrant unterstützt kontinuierliche Datenflüsse und Änderungen im Betrieb.

• Neue Vektoren sind sofort durchsuchbar

• Unterstützt Insert, Update und Delete

• Stabile Performance trotz häufiger Änderungen

Flexible Bereitstellung und einfache Integration

Qdrant ist leichtgewichtig und lässt sich nahtlos in moderne ML-Umgebungen einbinden.

• Laufbereit als Binary, via Docker oder Kubernetes

• APIs: REST und gRPC

• SDKs für Python, JavaScript, Go und Rust

Ressourcenschonende Speicherung

Qdrant wurde für zuverlässige Langzeitspeicherung mit effizienter Ressourcennutzung entwickelt.

• Persistente Speicherung mit speichergemapptem Zugriff

• Geeignet für Edge-Umgebungen und beschränkte Systeme

• Unterstützung für Snapshots und Wiederherstellung

Warum Qdrant wählen?

• Schnelle und präzise Vektorsuche: Hohe Recall-Raten bei geringer Latenz.

• Hybride Suche ab Werk: Kombiniert semantische Relevanz mit strukturierten Filtern.

• Echtzeitindexierung: Optimal für dynamische oder kontinuierliche Dateneingaben.

• Entwicklerfreundlich: Einfaches Setup, moderne APIs und aktive Community.

• Effizient bei geringem Ressourcenbedarf: Ideal auch für ressourcenarme Umgebungen.