qdrant

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Qdrant 核心内容总结：

项目功能
Qdrant 是一个基于向量相似性搜索的数据库，支持存储、搜索和管理带元数据的向量数据。适用于神经网络、语义匹配、多条件过滤等场景，提供高性能的向量检索服务，并支持云托管版本（Qdrant Cloud）。

使用方法

1. Python 快速启动：通过 pip install qdrant-client 安装客户端，使用内存或本地磁盘模式初始化实例。
2. 本地运行：通过 Docker 命令 docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant 启动服务，客户端连接 http://localhost:6333。
3. 多语言支持：提供 Go、Rust、JavaScript、Python、.NET、Java 等官方客户端，社区支持 Elixir、PHP、Ruby 等。

主要特性

• 过滤与元数据：支持 JSON 元数据存储，可基于关键字、全文、数值范围、地理信息等条件过滤。
• 混合搜索：结合密集向量（dense）与稀疏向量（sparse），提升关键词匹配能力。
• 资源优化：内置向量量化技术，减少内存占用（最高降低 97%），支持磁盘存储。
• 分布式部署：通过分片扩展规模，通过复制提升吞吐，支持无中断滚动更新。
• 性能优化：SIMD 硬件加速、异步 I/O（io_uring）、写前日志（WAL）保障数据持久化。

其他

• 提供 OpenAPI 3.0 文档和 gRPC 接口，支持多语言客户端生成。
• 集成方案涵盖 Cohere、LangChain、Haystack 等主流 AI 框架。
• 开源协议为 Apache 2.0，提供免费云服务试用。