Qdrant est une base de données vectorielle open source, conçue pour la recherche par similarité dans des cas d’usage liés à l’intelligence artificielle. Compatible avec des modèles d’embedding tels qu’OpenAI, Hugging Face ou Cohere, elle est utilisée pour la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la détection d’anomalies et la recherche d’images ou de sons.

Destinée aux développeurs et ingénieurs ML, Qdrant met l’accent sur la précision, la vitesse et la capacité à filtrer les résultats à partir de métadonnées. Elle gère des milliards de vecteurs tout en assurant une ingestion en temps réel et une haute disponibilité.
Avantages clés :

• Recherche vectorielle rapide et précise

• Filtres structurés pour recherche hybride

• Indexation immédiate et utilisation en production

Quelles sont les fonctionnalités principales de Qdrant ?

Recherche vectorielle performante à grande échelle

Qdrant permet de trouver les vecteurs les plus proches rapidement, même sur de très grands jeux de données.

• Support des distances cosinus, euclidienne et produit scalaire

• Index HNSW intégré pour une recherche top-k efficace

• Latence réduite, même avec des millions de vecteurs

Filtrage avancé et recherche hybride

Qdrant combine la pertinence sémantique des vecteurs avec des filtres sur les métadonnées.

• Filtres numériques, textuels ou par étiquettes

• Recherche combinée : vecteurs + conditions structurées

• Idéal pour recherches multicritères (ex. : région + contenu)

Ingestion et mise à jour en temps réel

Conçue pour des systèmes en production, Qdrant accepte des flux de données continus.

• Vecteurs disponibles dès l’insertion

• Prise en charge des opérations d’ajout, mise à jour et suppression

• Maintien des performances même en cas de modifications fréquentes

Déploiement flexible et intégration simple

Qdrant est légère, facile à déployer et à intégrer dans les pipelines ML modernes.

• Exécutable autonome, support Docker et Kubernetes

• APIs REST et gRPC

• SDKs disponibles pour Python, JavaScript, Go et Rust

Stockage optimisé et persistance

Qdrant gère efficacement la mémoire et le disque pour assurer la fiabilité.

• Persistance sur disque avec accès mappé en mémoire

• Adapté aux environnements contraints ou edge computing

• Fonctions de snapshot et de restauration intégrées

Pourquoi choisir Qdrant ?

• Recherche rapide et précise : Excellente performance sur des embeddings denses.

• Recherche hybride native : Combine les vecteurs et les filtres structurés sans complexité.

• Indexation en temps réel : Parfait pour les données dynamiques ou en flux continu.

• Déploiement léger : Facile à installer, avec une API claire et des outils modernes.

• Efficacité des ressources : Fonctionne bien même dans des environnements à faible capacité.