Última actualización 06-27-2026
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Qdrant
Qdrant es un motor de búsqueda de vectores de código abierto diseñado para cargas de trabajo de IA en producción. Almacena embeddings y realiza búsquedas de similitud rápidas con filtrado de metadatos, lo que permite a los equipos potenciar chatbots RAG, búsquedas semánticas, recomendaciones y memoria de agentes sin construir infraestructura de recuperación desde cero. Puedes comenzar en la capa gratuita de la nube, alojar la base de datos por ti mismo, o escalar en clústeres gestionados en AWS, GCP y Azure.
El motor está escrito en Rust y utiliza un algoritmo HNSW personalizado para búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos. Qdrant destaca por su búsqueda híbrida nativa que combina vectores densos y escasos en una sola consulta, filtrado en una sola etapa durante la traversa del grafo, y soporte para multivectores cuando un solo objeto necesita varias embeddings. Opciones de compresión como cuantización escalar, producto y binaria ayudan a reducir el uso de memoria en colecciones grandes.
Los desarrolladores se conectan mediante REST, gRPC o las bibliotecas cliente oficiales, con una especificación OpenAPI para generar enlaces en otros lenguajes. Una interfaz web incorporada permite inspeccionar colecciones, ejecutar consultas de prueba y ajustar filtros sin escribir scripts. Qdrant Cloud agrega copias de seguridad gestionadas, escalado sin tiempo de inactividad e inferencia en la nube opcional para que puedas incrustar texto o imágenes en la misma canalización.
El proyecto comenzó en GitHub en 2021 cuando las bibliotecas existentes no pudieron satisfacer las necesidades de producción en características y escalabilidad. Ahora respalda implementaciones empresariales y ha atraído a una gran comunidad de código abierto, con estudios de caso de empresas como Tripadvisor, HubSpot y Deutsche Telekom.
Búsqueda híbrida densa y dispersa en una sola consulta, con soporte para BM25, SPLADE++ y miniCOIL
Filtros de metadatos aplicados durante el recorrido HNSW, no como un paso previo o posterior lento
Escrito en Rust y evaluado con hasta 4x RPS en comparación con alternativas
REST, gRPC y clientes oficiales para Python, JavaScript, Go y más
Interfaz web incorporada para explorar colecciones, probar consultas e inspeccionar resultados visualmente
Colecciones multivectoriales cuando un objeto necesita varias incrustaciones simultáneamente
Ejecutado y gestionado en Qdrant Cloud, autoalojado OSS, o despliegue en opciones híbridas y de nube privada
Núcleo de código abierto con un nivel gratuito permanente en la nube para prototipos y pruebas tempranas.
Búsqueda híbrida nativa y filtrado de metadatos en una sola etapa que reducen la necesidad de pilas de recuperación separadas.
Despliegue flexible desde OSS auto hospedado hasta opciones totalmente gestionadas, híbridas y en nube privada.
Fuerte tracción en código abierto con más de 30,000 estrellas en GitHub mencionadas en la página principal.
Insignias de cumplimiento SOC2 y HIPAA listadas para implementaciones en la nube empresarial.
La tarificación en la nube Standard y Premium se basa en el uso o está dirigida por ventas, en lugar de tarifas mensuales fijas en la página pública.
El Nivel Gratuito tiene un límite de 1GB de RAM y 4GB de disco sin alta disponibilidad, por lo que las cargas de trabajo de producción requieren un nivel de pago.
Las implementaciones autoalojadas requieren trabajo operativo propio en comparación con la configuración de la consola en la nube gestionada.
¿Qdrant tiene un plan gratuito?
Sí. Qdrant Cloud ofrece una capa gratuita que permanece gratis para siempre para pruebas y prototipos. Incluye un clúster de un solo nodo con 0.5 vCPU, 1GB de RAM, 4GB de disco y inferencia en la nube gratuita con modelos seleccionados.
¿Puedo alojar Qdrant por mi cuenta en lugar de usar Qdrant Cloud?
Sí. Qdrant es de código abierto y puede alojarse de forma independiente como la Base de Datos Vectorial Qdrant. Qdrant también ofrece Qdrant Cloud gestionado, Hybrid Cloud en tu infraestructura y Private Cloud para despliegues empresariales aislados.
¿Qué es la búsqueda híbrida en Qdrant?
La búsqueda híbrida de Qdrant combina la similitud de vectores densos con la correspondencia dispersa de palabras clave en una sola consulta. Soporta BM25, SPLADE++ y miniCOIL, permitiéndote mezclar recuperación semántica y léxica sin ejecutar dos sistemas separados.
¿Qué puedo construir con Qdrant?
Qdrant soporta pipelines RAG y GenAI, agentes de IA con memoria persistente, búsqueda semántica, sistemas de recomendación y análisis de datos con detección de anomalías. Su API de Recomendación puede puntuar múltiples vectores en una sola solicitud para resultados personalizados.
¿Puedo migrar una implementación existente de Qdrant OSS a Qdrant Cloud?
Sí. Qdrant documenta la migración desde implementaciones de código abierto a Qdrant Cloud y proporciona herramientas para trasladar datos existentes. Si tu clúster supera los límites de la capa gratuita de 1GB de RAM y 4GB de disco, puedes actualizar a un clúster dedicado de Capa Estándar.
¿Qué proveedores de nube soporta Qdrant Cloud?
Qdrant Cloud funciona en regiones de AWS, Google Cloud y Azure a nivel global. Qdrant también está listado en AWS Marketplace, Google Cloud Marketplace y Microsoft Azure Marketplace para facturación por suscripción.
¿Cómo funciona la facturación de Qdrant Cloud en capas pagadas?
La facturación de la Capa Estándar de Qdrant Cloud se basa en el uso de cómputo (vCPU), memoria (GB), almacenamiento (GB), almacenamiento de backup y tokens de inferencia para modelos pagos. El uso se mide por hora y es visible en el panel de Qdrant Cloud.