Qdrant è un database vettoriale open source, progettato per eseguire ricerche per similarità ad alte prestazioni in applicazioni basate su intelligenza artificiale. Compatibile con embeddings generati da modelli come OpenAI, Hugging Face o Cohere, Qdrant viene utilizzato in contesti come ricerca semantica, sistemi di raccomandazione, rilevamento di anomalie e recupero di immagini o audio.

Pensato per sviluppatori e ingegneri ML, Qdrant consente di combinare la ricerca vettoriale con filtri strutturati per ottenere risultati più mirati. Supporta miliardi di vettori, offre aggiornamenti in tempo reale e garantisce prestazioni costanti in ambienti di produzione.
Principali vantaggi:

• Ricerca vettoriale precisa e veloce

• Filtri avanzati per ricerca ibrida

• Indexing in tempo reale e alta disponibilità

Quali sono le funzionalità principali di Qdrant?

Ricerca per similarità ad alte prestazioni

Qdrant è ottimizzato per trovare rapidamente i vettori più simili in dataset di grandi dimensioni.

• Supporto per distanze coseno, euclidea (L2) e prodotto scalare

• Indicizzazione HNSW per ricerche top-k efficienti

• Bassa latenza anche con milioni di vettori

Filtraggio avanzato e ricerca ibrida

Qdrant permette di combinare la pertinenza semantica dei vettori con condizioni su dati strutturati.

• Filtri su testo, numeri o etichette

• Ricerca combinata: similarità vettoriale + filtri logici

• Perfetto per scenari complessi (es. localizzazione + contenuto)

Inserimento e aggiornamento in tempo reale

Progettato per ambienti dinamici, Qdrant gestisce stream di dati continui con prestazioni costanti.

• I vettori sono ricercabili immediatamente dopo l’inserimento

• Supporta operazioni di insert, update e delete

• Adatto a flussi di dati in tempo reale

Facile da integrare e distribuire

Qdrant è leggero, facilmente distribuibile e integrabile in pipeline di machine learning.

• Eseguibile standalone, supporto per Docker e Kubernetes

• API REST e gRPC disponibili

• SDK in Python, JavaScript, Go e Rust

Gestione efficiente dello storage

Qdrant ottimizza l’uso di memoria e disco per garantire affidabilità e velocità.

• Persistenza su disco con accesso memory-mapped

• Ideale anche per ambienti con risorse limitate

• Supporto per snapshot e ripristino automatico

Perché scegliere Qdrant?

• Ricerca vettoriale ad alte prestazioni: Precisione e velocità anche con grandi volumi.

• Ricerca ibrida nativa: Combina semantic search e filtri strutturati senza complessità.

• Indexing immediato: Perfetto per sistemi in tempo reale o con dati dinamici.

• Progettato per gli sviluppatori: Facile da usare, con API moderne e comunità attiva.

• Efficiente anche in ambienti limitati: Ideale per il cloud, on-premise o edge computing.