Qdrant là một cơ sở dữ liệu vectơ mã nguồn mở cho phép tìm kiếm độ tương tự tốc độ cao đối với văn bản và hình ảnh được vector hóa được nhúng.
Qdrant là một cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở do Rust tạo ra và được cho là nền tảng tìm kiếm có thể thực hiện các tìm kiếm lân cận gần nhất gần đúng giữa dữ liệu được nhúng ở tốc độ cao. Nó đang được sử dụng rộng rãi như một thành phần hỗ trợ độ chính xác tìm kiếm của RAG, cùng với Pinecone, Weaviate, Milvus, v.v. Tính năng này là bạn có thể chọn giữa tự lưu trữ và đám mây được quản lý (Qdrant Cloud), và thông thường các trang web muốn giảm chi phí sẽ chọn tự lưu trữ, trong khi các trang web muốn giảm tải hoạt động sẽ chọn phiên bản đám mây. Những cạm bẫy trong hoạt động thực tế tính đến năm 2026 bao gồm nếu phương pháp chỉ mục hoặc số chiều vectơ được thiết kế không chính xác, tốc độ tìm kiếm sẽ nhanh chóng giảm sút khi lượng dữ liệu tăng lên và khi kết hợp tìm kiếm bộ lọc và tìm kiếm vectơ, thiết kế truy vấn sẽ trở nên phức tạp hơn và chi phí sẽ tăng nhiều hơn dự kiến. Về giá thị trường, phiên bản đám mây thường tính phí trả theo mức sử dụng tùy thuộc vào dung lượng lưu trữ được sử dụng và số lượng truy vấn, đồng thời, trong khi các PoC quy mô nhỏ nằm trong bậc miễn phí, chi phí có xu hướng tăng tỷ lệ thuận với lượng dữ liệu trong hoạt động thực tế. Khi đưa ra lựa chọn, điều quan trọng tại hiện trường là phải xác minh trước mức độ dễ dàng cộng tác với quy trình LLM/RAG hiện có và khả năng tương thích với mô hình nhúng của Nhật Bản.