Qdrant

Qdrant 是用 Rust 实现的开源向量数据库与搜索引擎。它存储向量及附带元数据，为相似度检索、过滤和混合查询提供接口；服务端仓库使用 Apache-2.0 许可。

核心数据结构

• Collection：组织数据并配置向量检索设置。
• Point：由 ID、向量与可选 payload 组成的记录。
• Payload：附带的结构化信息，例如文档来源、语言、版本与租户。
• Named vectors：同一记录可保存不同名称的向量表示。

查询前先确定嵌入模型、维度及距离度量。数据库负责存储与检索，不代表自动完成所有文档清洗与模型编码工作。

在知识库中的位置

一个建议流程是：文档分块 → 嵌入 → 写入 point → 查询时过滤并检索 → 返回来源 → 生成回答。关键词与稠密向量还可组合成 混合检索。

例如，我们会给帮助页片段附上 document_id、version 与 tenant_id；应用先认证用户，再把允许的范围转换成查询过滤条件。拥有 payload 字段本身不能替代身份认证。

部署与验证

可选择自托管或托管服务。建议用实际数据比较召回、延迟、索引体积、更新和备份恢复；不应只凭项目宣传推导统一的 QPS 或延迟。

参考资料

• Qdrant 官方仓库 — 实现、许可与运行方式。
• Qdrant：Vectors — 多种向量表示。
• Qdrant：Filtering — 元数据过滤与索引。
• Qdrant：Points