qdrant-client 可以免费使用吗？用的什么许可证？

qdrant-client 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

qdrant-client 还在维护吗？

活跃维护中。qdrant-client 最近一次提交是在 2026年10月22日。

qdrant-client 适合用来做什么？

基于 Qdrant 构建语义搜索或检索增强生成（RAG）后端在 CI 流水线中无需部署服务即可运行向量搜索测试在 Jupyter 或 Colab 中快速验证基于向量的搜索原型编写查询 Qdrant 集群的异步 Python 服务

qdrant-client 怎么安装和运行？

从 PyPI 安装 Python 客户端: pip install qdrant-client 使用 Docker 在本地启动 Qdrant 服务器: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant:latest 在 Python 中使用 QdrantClient(url="http://localhost:6333") 连接服务器

在哪里获取 qdrant-client？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/qdrant/qdrant-client

qdrant/qdrant-client

Qdrant 向量搜索引擎的官方 Python 客户端库，支持同步与异步调用。

在 GitHub 查看官网

Star: 1,373
Fork: 357
未关闭 Issue: 223
最近提交: 3小时前

这是什么？

qdrant-client 是 Qdrant 向量搜索引擎的官方 Python SDK，包含 Qdrant API 的类型定义，并同时提供基于 REST 和 gRPC 的同步与异步调用方式。库中还封装了批量上传集合等常用辅助方法。

客户端提供本地模式，无需启动服务即可使用相同的 API。传入 ":memory:" 或文件路径即可创建嵌入式数据库，适合原型开发、Notebook 实验和 CI 测试。需要扩展时，只需修改连接参数，即可指向运行中的 Qdrant 服务或 Qdrant Cloud 集群。

可选的 Inference API 支持通过 FastEmbed 在本地生成向量（可选 GPU 加速），也可调用 Qdrant Cloud 托管的模型远程生成向量，从而无需单独搭建嵌入流程，即可直接写入和查询文本或图像。

核心功能

01为所有 Qdrant API 方法提供类型提示
02同时支持 REST 与 gRPC 的同步和异步客户端
03无需服务端的内存或本地磁盘模式
04Inference API，可使用本地 FastEmbed 或 Qdrant Cloud 远程模型生成向量
05提供批量上传向量与数据点的辅助方法

适用场景

基于 Qdrant 构建语义搜索或检索增强生成（RAG）后端
在 CI 流水线中无需部署服务即可运行向量搜索测试
在 Jupyter 或 Colab 中快速验证基于向量的搜索原型
编写查询 Qdrant 集群的异步 Python 服务

快速上手

1
从 PyPI 安装 Python 客户端
pip install qdrant-client
2
使用 Docker 在本地启动 Qdrant 服务器
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant:latest
3
在 Python 中使用 QdrantClient(url="http://localhost:6333") 连接服务器

使用前须知

部分功能（如远程推理）仅在付费的 Qdrant Cloud 套餐中可用。
要完整使用，需要 Docker 或单独部署 Qdrant 服务器。

常见问题

qdrant-client 是什么？: Qdrant 向量搜索引擎的官方 Python 客户端库，支持同步与异步调用。 qdrant-client 是 Qdrant 向量搜索引擎的官方 Python SDK，包含 Qdrant API 的类型定义，并同时提供基于 REST 和 gRPC 的同步与异步调用方式。库中还封装了批量上传集合等常用辅助方法。
qdrant-client 可以免费使用吗？用的什么许可证？: qdrant-client 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
qdrant-client 还在维护吗？: 活跃维护中。qdrant-client 最近一次提交是在 2026年10月22日。
qdrant-client 适合用来做什么？: 基于 Qdrant 构建语义搜索或检索增强生成（RAG）后端在 CI 流水线中无需部署服务即可运行向量搜索测试在 Jupyter 或 Colab 中快速验证基于向量的搜索原型编写查询 Qdrant 集群的异步 Python 服务
qdrant-client 怎么安装和运行？: 从 PyPI 安装 Python 客户端: pip install qdrant-client 使用 Docker 在本地启动 Qdrant 服务器: docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant:latest 在 Python 中使用 QdrantClient(url="http://localhost:6333") 连接服务器
在哪里获取 qdrant-client？: 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/qdrant/qdrant-client

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。