KI-Agenten
gortex
Gortex, in Go — built for high-performance code-intelligence engine for ai agents.
★ 1,9 Tsd. SterneApache-2.0
Anleitung ansehen →LibreAI / KI-Agenten / qdrant
// agents · qdrant/qdrant
qdrant
qdrant ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von qdrant (qdrant/qdrant auf GitHub). Es hat 34.969 Sterne auf GitHub und 2.731 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 8. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.
A high-performance vector search engine for next-gen AI.
★ 35,0 Tsd. Sterne⑂ 2,7 Tsd. ForksApache-2.0aktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
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// projektdaten
Projektdaten
- Repository
- qdrant/qdrant
- GitHub-Sterne
- 34.969
- Forks
- 2.731
- Lizenz
- Apache-2.0
- Zuletzt auf GitHub aktualisiert
- 8. Oktober 2026
- Kategorie
- KI-Agenten
- Eintragstyp
- Vollständige Installationsanleitung
- Offizielle Website
- Official site
// so funktioniert es
So funktioniert es
- Pick a first task
Choose one real workload to test the project against.
- Download the project
Clone it locally and read through the getting-started guide.
- Wire up dependencies
Install the stack it needs and set any environment variables.
- Run and verify
Execute the starter example and check results before going further.
// funktionen
Warum es so beliebt ist
Hybrid search
Combines vector and keyword search in one query.
HNSW indexing
Fast approximate nearest neighbor queries.
Rust performance
Low-latency, memory-efficient core.
Rich filtering
Payload-based structured filtering alongside vectors.
Cloud option
Managed cloud available alongside self-hosting.
Apache-2.0
Permissive licensing.
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// selbst ausführen
Führe es selbst aus
- Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
git clone https://github.com/qdrant/qdrant.git cd qdrant - Step 2 — Build
Compile the Rust engine.
cargo build --release - Step 3 — Run it
Start the server (Docker is the fastest path per the docs).
# see docs for the Docker quickstart ./target/release/qdrant
// anwendungsfälle
Was du damit bauen kannst
- Add semantic search to an AI product.
- Build RAG over large document collections.
- Run image similarity search.
- Prototype recommendation features quickly.
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// häufige fragen
Häufige Fragen
Who maintains Qdrant?
It is maintained by the qdrant organization at qdrant/qdrant, with 2,731 forks. Check the changelog for the latest stable release.
Is Qdrant free to use?
The open-source engine is free under Apache-2.0; the managed cloud is the paid path.
Do I need a paid API to use it?
Self-hosting is free. You only pay if you choose the managed cloud or for the embedding/LLM APIs you call.
How does it compare to other vector databases?
Compare with Milvus, Weaviate, and Chroma on operations, filtering, and scale.
How do I get started?
The Docker quickstart in the docs is the fastest route; load a sample collection and run a search.
// weiter entdecken
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