Qdrant是一个矢量相似度搜索引擎和矢量数据库。它提供了一个生产就绪的服务，带有一个方便的API来存储、搜索和管理点——带有额外有效载荷的矢量Qdrant是为扩展过滤支持而定制的。它使它可用于各种神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用程序。
Qdrant是用Rust编写的，即使在高负载下也能快速可靠。可参阅基准。借助Qdrant，嵌入或神经网络编码器可以变成成熟的应用程序，用于匹配、搜索、推荐等。也可在云中使用 https://cloud.qdrant.io/特性：过滤和有效载荷Qdrant使JSON有效载荷与向量相关联，从而根据有效载荷值提供存储和过滤。它支持should、must和must_not条件的各种组合，确保检索所有相关的向量，与ElasticSearchpost-filtering不同。丰富的数据类型矢量负载适应不同的数据类型和查询条件，包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。这些过滤条件使你能够在相似性匹配之上创建自定义业务逻辑。QueryPlanning和PayloadIndexesQueryplanner 利用存储的有效负载信息来优化查询执行。例如，受过滤器限制的较小搜索空间可能会受益于对索引的完全暴力破解。SIMD硬件加速Qdrant利用现代CPUx86-x64架构，在现代硬件上提供更快的搜索性能。Write-AheadLoggingQdrant通过更新确认确保数据持久性，即使在断电期间也是如此。更新日志存储所有操作，可以毫不费力地重建最新的数据库状态。分布式部署从v0.8.0开始，Qdrant支持分布式部署。多台Qdrant机器形成一个集群，用于水平扩展，通过Raft协议进行协调。Stand-aloneQdrant独立运行，不依赖外部数据库或编排控制器，简化了配置。
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