オブジェクトとベクトルを一緒に保存し、ベクトル類似検索と構造化フィルタリングを組み合わせられるオープンソースのベクトルデータベース。
qdrant/qdrant-client
Qdrantベクトル検索エンジンの公式Pythonクライアントライブラリ。同期・非同期のREST/gRPC接続と、ローカルのインメモリモードに対応。
- スター
- 1,373
- フォーク
- 357
- 未解決の Issue
- 223
- 最終コミット
- 5 時間前
これは何?
qdrant-clientは、ベクトル検索エンジンQdrantの公式Python SDKです。Qdrant APIの型定義を備え、RESTとgRPC経由の同期・非同期リクエストに対応しています。また、コレクションへの一括アップロードなど、よく使われる処理のためのヘルパーメソッドも提供します。
サーバーを使わずに同じAPIを実行できるローカルモードも利用できます。「:memory:」またはファイルパスを指定すると組み込みデータベースが作成され、プロトタイピングやノートブック、CIテストスイートに適しています。より大きな容量が必要になった場合は、接続パラメーターを変更するだけで、同じコードから稼働中のQdrantサーバーやQdrant Cloudクラスターに接続できます。
オプションのInference APIを使うと、GPUにも対応したFastEmbedでローカルに、またはQdrant Cloud上のモデルでリモートに埋め込みを生成できます。これにより、別途埋め込みパイプラインを用意せずにテキストや画像を登録・検索できます。
主な機能
- 01すべてのQdrant APIメソッドの型ヒント
- 02RESTとgRPCに対応した同期・非同期クライアント
- 03サーバー不要のローカルインメモリ/ディスクモード
- 04ローカルのFastEmbedまたはリモートのQdrant Cloudモデルを利用できるInference API
- 05ベクトルやポイントの一括アップロード用ヘルパーメソッド
ユースケース
- Qdrantを使ったセマンティック検索や検索拡張生成(RAG)バックエンドの構築
- サーバーをデプロイせずにCIパイプラインでベクトル検索のテストを実行
- JupyterやColabのノートブックで埋め込みベースの検索をプロトタイピング
- Qdrantクラスターにクエリを実行する非同期Pythonサービスの作成
クイックスタート
- 1
PyPIからPythonクライアントをインストールします
pip install qdrant-client - 2
DockerでQdrantサーバーをローカルで起動します
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant:latest - 3
QdrantClient(url="http://localhost:6333")を使ってPythonからサーバーに接続します
使う前に知っておきたいこと
- リモート推論など一部の機能は、有料のQdrant Cloudプランでのみ利用できます。
- すべての機能を利用するには、Dockerまたは別途デプロイしたQdrantサーバーが必要です。
トピック
よくある質問
- qdrant-client とは?
- Qdrantベクトル検索エンジンの公式Pythonクライアントライブラリ。同期・非同期のREST/gRPC接続と、ローカルのインメモリモードに対応。 qdrant-clientは、ベクトル検索エンジンQdrantの公式Python SDKです。Qdrant APIの型定義を備え、RESTとgRPC経由の同期・非同期リクエストに対応しています。また、コレクションへの一括アップロードなど、よく使われる処理のためのヘルパーメソッドも提供します。
- qdrant-client は無料で使えますか?ライセンスは?
- qdrant-client は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- qdrant-client は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。qdrant-client の最終コミットは 2026年10月22日 です。
- qdrant-client は何に使えますか?
- Qdrantを使ったセマンティック検索や検索拡張生成(RAG)バックエンドの構築 サーバーをデプロイせずにCIパイプラインでベクトル検索のテストを実行 JupyterやColabのノートブックで埋め込みベースの検索をプロトタイピング Qdrantクラスターにクエリを実行する非同期Pythonサービスの作成
- qdrant-client のインストール方法は?
- PyPIからPythonクライアントをインストールします: pip install qdrant-client DockerでQdrantサーバーをローカルで起動します: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant:latest QdrantClient(url="http://localhost:6333")を使ってPythonからサーバーに接続します
- qdrant-client はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/qdrant/qdrant-client
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
Epsillaは、メタデータフィルタリング、ハイブリッド検索、LLM検索連携に対応した、埋め込みベクトルの類似検索向けオープンソースC++ベクトルデータベースです。
WebページやPDFをスクリーンショット化して画像検索し、表やグラフを保持したままRAGに活用できるオープンソースパイプライン。
Qdrantは、セマンティック検索やレコメンデーション向けにペイロードフィルタリングを備えた、Rust製のベクトル類似検索エンジン兼ベクトルデータベースです。
オンデマンドで埋め込みを再計算し、ストレージを約97%削減するローカルベクトルインデックス兼RAGツールキット。ノートPC上の個人データを検索できます。
AIアプリ向けのオープンソース埋め込みデータベース。文書とベクトルを保存し、セマンティック検索、ハイブリッド検索、全文検索を実現します。