Base de datos vectorial en Rust para búsqueda semántica, RAG e híbrida a escala

Qdrant documenta en qdrant.tech/documentation un motor de búsqueda vectorial para almacenar, indexar y consultar vectores de alta dimensión con payloads opcionales (densos, dispersos y multi-vector). Cubre Docker/Kubernetes, Qdrant Cloud, Hybrid/Private Cloud y Qdrant Edge. Clientes oficiales: Python, JS/TS, Rust, Go, Java y .NET vía REST/gRPC.

Categoría Herramientas para desarrolladores

Precio Open-source self-hosted + Qdrant Cloud free tier and usage-based plans (see qdrant.tech/pricing)

Plataformas Docker / Kubernetes / Cloud / Python / JavaScript / Rust

vector-databasesemantic-searchrag

Casos de uso

RAG en producción con filtros de metadatos
Recomendaciones a gran escala
Memoria de agentes con MCP oficial
Retrieval edge con Qdrant Edge
Migración desde prototipos Chroma/Pinecone

Funciones principales

Colecciones, puntos, payloads e índice HNSW
Recuperación híbrida densa-dispersa y filtrado
Cuantización y almacenamiento on-disk
Cloud Inference para embeddings
Escalado horizontal y cloud gestionado

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