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qdrant

qdrantは、qdrantが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: qdrant/qdrant)。GitHubスターは34,969、フォークは2,731で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

A high-performance vector search engine for next-gen AI.

★ 35.0k スター⑂ 2.7k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
qdrant/qdrant
GitHubスター
34,969
フォーク
2,731
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Pick a first task

    Choose one real workload to test the project against.

  2. Download the project

    Clone it locally and read through the getting-started guide.

  3. Wire up dependencies

    Install the stack it needs and set any environment variables.

  4. Run and verify

    Execute the starter example and check results before going further.

// 機能

選ばれる理由

Hybrid search

Combines vector and keyword search in one query.

HNSW indexing

Fast approximate nearest neighbor queries.

Rust performance

Low-latency, memory-efficient core.

Rich filtering

Payload-based structured filtering alongside vectors.

Cloud option

Managed cloud available alongside self-hosting.

Apache-2.0

Permissive licensing.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/qdrant/qdrant.git
    cd qdrant
  2. Step 2 — Build

    Compile the Rust engine.

    cargo build --release
  3. Step 3 — Run it

    Start the server (Docker is the fastest path per the docs).

    # see docs for the Docker quickstart
    ./target/release/qdrant
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains Qdrant?

It is maintained by the qdrant organization at qdrant/qdrant, with 2,731 forks. Check the changelog for the latest stable release.

Is Qdrant free to use?

The open-source engine is free under Apache-2.0; the managed cloud is the paid path.

Do I need a paid API to use it?

Self-hosting is free. You only pay if you choose the managed cloud or for the embedding/LLM APIs you call.

How does it compare to other vector databases?

Compare with Milvus, Weaviate, and Chroma on operations, filtering, and scale.

How do I get started?

The Docker quickstart in the docs is the fastest route; load a sample collection and run a search.

// さらに探索

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