Qdrant

Qdrant entwickelt und betreibt Qdrant, eine vollständig in Rust geschriebene Open-Source-Vektordatenbank für Ähnlichkeits- und semantische Suche. Eine Vektordatenbank speichert Inhalte als Zahlen-Vektoren und findet dadurch ähnliche Bedeutungen statt nur exakter Wortübereinstimmungen. Qdrant stellt zudem den offiziellen Qdrant MCP Server bereit.

Die Plattform unterstützt Hybrid-Suche, die dichte und dünnbesetzte Vektoren (unter anderem BM25, SPLADE++ und miniCOIL) in einer einzigen Abfrage kombiniert, sowie fortgeschrittene Metadaten-Filterung mit verschachtelten, textbasierten und geografischen Filtern. Mit Multivektor-Unterstützung lassen sich mehrere Vektoren pro Objekt für höhere Relevanz und multimodale Suche hinterlegen, während einstufige Filterung während der HNSW-Traversierung hohe Trefferquoten bei niedriger Latenz ermöglicht. Für die Feinabstimmung von Ergebnissen stehen Reranking-Verfahren wie Score-Boosting, Late-Interaction-Modelle (ColBERT) und Maximum Marginal Relevance bereit; Quantisierung reduziert den Speicherbedarf nach Angaben des Unternehmens um bis zu das 64-Fache.

Das Geschäftsmodell kombiniert die Open-Source-Datenbank (über 30.000 GitHub-Sterne) mit verwalteten Cloud-Angeboten auf AWS, GCP und Azure, ergänzt durch Hybrid- und Private-Cloud-Varianten sowie eine experimentelle Edge-Version für dezentrale Bereitstellungen. Enterprise-Kunden erhalten zusätzlich Single-Sign-on, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Zertifizierungen nach SOC 2, HIPAA und DSGVO.

Typische Einsatzfelder sind RAG-Systeme, KI-Agenten, semantische Suche, Empfehlungssysteme und Anomalieerkennung; zu den Kunden zählen unter anderem TripAdvisor, OpenTable und HubSpot.

Qdrant wurde 2021 in Berlin von Andre Zayarni und Andrey Vasnetsov gegründet, die als CEO beziehungsweise CTO fungieren. Die Entscheidung, die Datenbank in Rust statt in einer Sprache wie Python zu implementieren, war von Beginn an auf Performance und Speichersicherheit ausgerichtet – ein Grund, warum Qdrant auch für sehr große, latenzkritische Deployments eingesetzt wird.