Поиск, данные и RAG Open-source and paid cloud

Qdrant

Vector database для RAG, embeddings и semantic search.

Что это

Qdrant можно подключить к LangGraph через retrieval node, чтобы агент отвечал по базе знаний и передавал в prompt релевантные chunks.

Ключевые параметры

  • Категория: Vector database

Когда выбирать

Выбирайте для поиска по документам, embeddings, векторных баз, RAG-сценариев и ответов с опорой на внутренние данные.

На что обратить внимание

Качество зависит от подготовки данных: разбиения документов, метаданных, обновления индекса и проверки релевантности найденных фрагментов.

Как начать

  • Определите корпус документов.
  • Настройте разбиение и индексацию.
  • Проверьте ответы на контрольных вопросах.
  • Добавьте ссылки на источники в результат.

Лучше всего подходит

Типовые задачи

RAG vector search documents embeddings metadata

Упоминания

Статьи, где встречается Qdrant