Qdrant
App : Un produit que vous utilisez directement
Base de données vectorielle open source écrite en Rust : elle stocke vos documents sous forme de vecteurs et retrouve les passages les plus proches par le sens, la brique de recherche d'un RAG.
Le choix européen pour la mémoire d'un RAG ou d'un agent : éditeur basé à Berlin, licence Apache 2.0, installable chez vous en Docker jusqu'en environnement isolé, ou en cloud managé avec un petit cluster gratuit pour tester. Il faut un minimum d'aisance technique ; pour quelques centaines de documents, l'extension vectorielle de votre base PostgreSQL peut suffire.
La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.
Ce que ça fait, concrètement
Quand une application doit retrouver des passages pertinents dans une grande collection de documents, une recherche par mots-clés classique manque souvent le sens réel des phrases. Qdrant résout ce problème en stockant chaque document sous forme de vecteur numérique et en retrouvant les entrées les plus proches par le sens, pas seulement par les termes exacts.
Concrètement, vous lancez Qdrant via Docker ou vous connectez à Qdrant Cloud, puis vous envoyez vos vecteurs (produits par un modèle d'embedding externe ou via Qdrant Cloud Inference) à travers une API REST ou gRPC. Qdrant indexe ces vecteurs avec l'algorithme HNSW, applique les filtres sur les métadonnées JSON pendant la traversée de l'index, et renvoie les résultats les plus proches en quelques millisecondes. Une interface web intégrée permet d'explorer les collections et de tester des requêtes sans écrire de code.
Qdrant s'adresse aux développeurs et équipes techniques qui construisent des systèmes RAG (retrieval-augmented generation), des agents IA, des moteurs de recherche sémantique ou des systèmes de recommandation. L'outil propose des bibliothèques clientes officielles en Python, JavaScript/TypeScript, Go, Rust, Java et .NET, ainsi qu'une version allégée appelée Qdrant Edge pour les appareils embarqués ou les environnements hors ligne.
En revanche, Qdrant n'est pas adapté à quelqu'un qui cherche une solution sans code ou sans notions de développement. Pour quelques centaines de documents, l'extension vectorielle d'une base PostgreSQL existante peut suffire et demande moins de configuration.
Ce que ça propose
- ·Recherche vectorielle dense, sparse et multi-vecteurs : prise en charge des embeddings sémantiques, de la recherche plein texte (BM25, SPLADE++) et des modèles à interaction tardive comme ColBERT.
- ·Recherche hybride : combinaison de vecteurs denses et sparse en une seule requête, avec fusion des résultats via RRF ou DBSF.
- ·Filtrage sur métadonnées JSON : filtres avancés (texte, géolocalisation, plages numériques, imbrication) appliqués pendant la traversée HNSW sans pré- ou post-filtrage.
- ·Quantification vectorielle : réduction de l'usage mémoire jusqu'à 64x grâce à la quantification asymétrique, scalaire et binaire.
- ·Interface web intégrée : exploration des collections, test de requêtes et inspection des résultats sans écrire de code.
- ·Qdrant Edge : version embarquée légère pour appareils edge, robots ou environnements hors ligne, avec synchronisation possible vers un serveur Qdrant.
- ·Déploiement distribué : mise à l'échelle horizontale par sharding et réplication, sans interruption de service.
- ·Qdrant Cloud Inference : génération d'embeddings texte et image directement dans Qdrant Cloud, sans pipeline séparé. (payant)
En pratique
- Prix
- FreemiumGratuit et open source en auto-hébergement. Qdrant Cloud : un cluster gratuit sans limite de durée (1 Go de RAM, 4 Go de disque), puis offres payantes sur devis ou à l'usage.
- Usage commercial
- Usage commercial : oui
- Disponible sur
- cli, api, cloud
- Licence
- Apache 2.0
- Interface FR
- Non
Sécurité et données
- Pastille
- Sécu : une réserve, lire la fiche
- Vos données
- Local ou cloud selon usage
- Permissions
- En auto-hébergement, les données restent sur votre infrastructure. Par défaut l'instance n'exige aucune clé d'API : activez l'authentification et ne publiez pas le port 6333 sur internet. Qdrant Cloud propose des régions européennes.
- Maintenance
- Active
Liens et dépôt vérifiés le 29 octobre 2026 · ajoutée le 29 octobre 2026
Comment installer Qdrant
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant