Die in Rust implementierte Plattform ermöglicht das Speichern und Abfragen hochdimensionaler Einbettungsvektoren für KI-Anwendungen wie semantische Suche, Retrieval Augmented Generation (RAG) oder Empfehlungssysteme – bei hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit und geringem Ressourcenverbrauch.
Zentrale Funktionen:
- Schnelle Vektorähnlichkeitssuche mit konfigurierbaren Distanzmetriken (Cosine, Dot, Euclid)
- Metadaten-Filter für kombinierte Abfragen über Vektor- und Strukturdaten
- REST- und gRPC-API für flexible Anbindung an beliebige Frameworks
- Webbasiertes Dashboard zur Verwaltung von Collections und Vektoren
Für Agenturen, die KI-gestützte Features in Kundenprojekte integrieren, fungiert Qdrant als Vektor-Backend hinter der Anwendungslogik. Typische Einsatzszenarien sind RAG-Pipelines über Kundendokumente, semantische Produktsuchen in Online-Shops sowie Empfehlungsfunktionen in Content-Plattformen. Da Qdrant als reine Backend-Komponente agiert, bleibt die übergeordnete Anwendungsschicht unabhängig und kann an unterschiedliche LLM- oder Embedding-Endpunkte angebunden werden.
Bei mittwald läuft Qdrant als self-hosted Container in deutschen Rechenzentren; Vektordaten verbleiben vollständig in der eigenen Infrastruktur, was den Anforderungen der DSGVO entspricht. Dieses Template enthält Qdrant als alleinstehenden Service, sofort erreichbar über REST- und gRPC-API, und ohne nutzungsabhängige Lizenzkosten wirtschaftlich auch für mehrere parallele Kundenprojekte.
