쿼드란트

Qdrant

대규모 AI 애플리케이션을 위한 고성능 벡터 검색 엔진

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소개

Qdrant는 Rust로 작성된 고성능 벡터 유사성 검색 엔진으로, 단순 벡터 검색을 넘어 Sparse 벡터를 지원하는 하이브리드 검색과 정밀한 메타데이터 필터링에 최적화되어 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 수십억 개의 벡터로 확장 가능하며, FastEmbed를 통한 효율적인 로컬 임베딩 처리를 지원합니다.

활용 워크플로우

입력

OpenAI, HuggingFace 등의 임베딩 모델에서 생성된 Dense 벡터검색 고도화를 위한 Sparse 벡터(BM25 스타일) 데이터JSON 형식의 상세 메타데이터 페이로드(Payload)Kafka 또는 실시간 API를 통한 스트리밍 벡터 데이터

쿼드란트

HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱 기반의 고속 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 수행페이로드 인덱싱을 통한 대규모 데이터셋에서의 밀리초 단위 메타데이터 필터링Dense 및 Sparse 벡터를 결합한 하이브리드 검색(Hybrid Search) 및 순위 재지정(Re-ranking)성능 최적화를 위한 벡터 양자화(Scalar/Binary/Product Quantization) 및 디스크 오프로딩

출력

유사도 점수(Similarity Score)가 포함된 Top-K 검색 결과필터링 조건이 완벽히 적용된 구조화된 페이로드 데이터분산 클러스터링 기반의 고가용성 데이터 복제본분석 및 백업을 위한 컬렉션 스냅샷(Snapshot)

분산 배포 아키텍처

Raft 합의 프로토콜을 사용하여 여러 노드에 데이터를 샤딩하고 장애 조치(Failover)를 자동화합니다.

FastEmbed 로컬 추론

외부 모델 서버 없이 Qdrant 내에서 직접 가벼운 임베딩 모델을 실행하여 지연 시간을 최소화합니다.

멀티 벡터(Multi-vector) 지원

하나의 포인트에 여러 벡터를 저장하여 다각도의 유사성 평가 및 복합적인 검색 시나리오를 지원합니다.

핵심 차별점: 하드웨어 효율성을 극대화하는 Rust 기반 설계와 검색 단계에서 정밀한 메타데이터 필터링을 결합하여 복잡한 비즈니스 로직을 실시간으로 처리합니다.

주요 기능

HNSW 및 Sparse 벡터 지원 하이브리드 검색
강력한 페이로드 필터링 엔진
Binary/Scalar/Product 양자화
FastEmbed 내장 임베딩
분산 샤딩 및 고가용성 지원
gRPC/REST API 및 다양한 언어 SDK

가격 정보

부분 무료시작 가격: $0/mo (Managed Cloud Free Tier available)

오픈소스는 무료로 제공되며, 관리형 클라우드는 1GB 클러스터까지 무료로 사용할 수 있는 'Free Forever' 티어를 제공한다. 유료인 Managed Cloud 플랜은 월 $25부터 시작하며 사용량에 따라 비용이 청구된다. 엔터프라이즈를 위한 하이브리드 및 프라이빗 클라우드 옵션은 별도 문의를 통한 맞춤형 가격으로 제공된다.

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