Qdrant

Qdrant

Open-Source-Vektordatenbank für schnelle, skalierbare Ähnlichkeitssuche auf Einbettungen mit umfangreichen Filterfunktionen

ab 15€ pro monat
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Qdrant ist eine quelloffene, leistungsstarke Vektordatenbank und “Ähnlichkeitssuchmaschine”, die für KI-Workloads wie semantische Suche, Empfehlungen und RAG(Retrieval‑augmented generation) entwickelt wurde. Der Schwerpunkt liegt auf einer schnellen, präzisen Vektorsuche in großem Maßstab mit umfangreichen Filter- und produktionsreifen Infrastrukturfunktionen.

Was ist Qdrant?

Qdrant speichert hochdimensionale Einbettungen (Text, Bilder, Audio usw.) und ermöglicht es Anwendungen, innerhalb von Millisekunden die ähnlichsten Elemente zu finden, selbst wenn es sich um Millionen oder Milliarden von Vektoren handelt. Es ist in Rust geschrieben, verfügt über eine praktische API und ist sowohl als Open-Source-Software als auch als vollständig verwalteter Cloud-Dienst verfügbar. Jedes gespeicherte Element (als Punkt bezeichnet) besteht aus einer ID, einem oder mehreren Vektoren und einer optionalen JSON-Nutzlast mit Metadaten, die zum Filtern und Rangieren verwendet werden können. Durch dieses Design eignet es sich gut für moderne KI-Funktionen, bei denen sowohl semantische Ähnlichkeit als auch strukturierte Filter (z. B. Benutzer, Sprache, Tags oder Berechtigungen) erforderlich sind.

Hauptmerkmale

  • Leistungsstarke Vektorsuche mit optimierten ANN-Indizes für eine Ähnlichkeitssuche mit geringer Latenz und hoher Trefferquote in großem Maßstab.
  • Umfangreiche JSON-Nutzdaten mit erweiterten Filterfunktionen (Text, Zahlen, Geodaten, Boolesche Werte), sodass Sie semantische Relevanz mit präzisen Geschäftsregeln kombinieren können.
  • Skalierbar auf Milliarden von Vektoren mit Sharding-, Replikations- und On-Disk-Speicheroptionen, die die Leistung auch bei wachsenden Datenmengen vorhersehbar halten.
  • Erweiterte Komprimierung und Quantisierung zur drastischen Reduzierung des Speicherbedarfs bei gleichbleibender Genauigkeit.
  • Produktionsreife APIs, SDKs und verwaltete Cloud-Angebote für die schnelle Integration in RAG-, Empfehlungs- und semantische Suchpipelines.

Anwendungsfälle

  • Semantische Suche in Dokumenten, Tickets, Protokollen und Wissensdatenbanken, um kontextbezogene Ergebnisse anstelle einfacher Stichwortübereinstimmungen zu liefern.
  • Personalisierte Empfehlungen für Produkte, Inhalte oder Stellenangebote durch Echtzeitabgleich von Nutzerverhalten und Artikel-Embeddings.
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) für LLM-Anwendungen, wobei die relevantesten Teile aus den eigenen Daten abgerufen werden, um Modellantworten zu untermauern.
  • Erkennung von Anomalien und Betrug durch Aufspüren ungewöhnlicher Verhaltensmuster als Ausreißervektoren in hochdimensionalen Räumen.
  • KI-Agenten und Copiloten, die eine schnelle Ähnlichkeitssuche über multimodale Einbettungen (Text, Bild, Audio) benötigen, um große Kontexte zu durchdenken.

Fehlt eine bestimmte Anwendung? Kein Problem! Kontaktieren Sie uns – wir prüfen Funktionalität und Sicherheit und stellen Ihnen Ihre gewünschte App individuell zur Verfügung.

Stärken Sie Ihre KI-Anwendungen mit Qdrant, einer blitzschnellen Open-Source-Vektordatenbank, die für präzise, skalierbare semantische Suchen und Empfehlungen in der Produktion entwickelt wurde.

FAQ

  • Es handelt sich um eine leistungsstarke Open-Source-Vektordatenbank, die Daten als Vektoren (mathematische Einbettungen) für die Ähnlichkeitssuche speichert. Sie ist für RAG (LLM-Speicher) und die semantische Suche unverzichtbar.

  • Ja. Es unterstützt gleichzeitig semantische und schlüsselwortbasierte Vektoren, sodass Sie Bedeutungs- und spezifische Schlüsselwortabgleiche kombinieren können, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

  • Es verwendet Payload-Filterung, die schnelle, vorgefilterte Suchen nach Metadaten (wie Kategorie oder Datum) ermöglicht, die an die Vektoren angehängt sind, und sorgt so für hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit, selbst bei kleinen Teilmengen.

  • Qdrant unterscheidet sich von herkömmlichen Datenbanken, da es speziell für die Suche nach Vektorähnlichkeiten und nicht für exakte Übereinstimmungen oder relationale Abfragen entwickelt wurde. Während herkömmliche SQL- oder NoSQL-Datenbanken für strukturierte Daten, Verknüpfungen und transaktionale Workloads optimiert sind, wurde Qdrant für die Speicherung und Indizierung hochdimensionaler Vektor-Embeddings entwickelt, die von Machine-Learning-Modellen generiert werden. Dadurch kann Qdrant schnelle approximative Nearest-Neighbor-Suchen und semantische Abfragen durchführen. Darüber hinaus unterstützt Qdrant die hybride Suche, indem es Vektorähnlichkeit mit Metadatenfilterung kombiniert, wodurch es sich besser für KI-gesteuerte Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungssysteme und LLM-gestützte Abruf-Workflows eignet.