qdrant/qdrant 是一个用 Rust 编写的向量数据库（vector database）。它负责存储 AI 应用所使用的嵌入（embedding），即把数据转换成数字数组后的表示，并找出相似的内容。仓库介绍将这个项目定位为面向下一代 AI 应用的高性能、大规模向量相似度搜索引擎。在该仓库中可以确认的最新版本是 v1.19.2，来源为 GitHub 上的 qdrant/qdrant 仓库。但给定资料中没有关于此版本变更了哪些内容的信息。
README 说明 Qdrant 是一个实际的数据库实现，通过 API 存储、检索和管理带有载荷（payload，即元数据）的向量点。检索支持扩展过滤（extended filtering），即在向量相似度之外再加上条件以缩小范围；也支持混合搜索（hybrid search），即组合使用多种检索方式。部署形态分为轻量版 Qdrant Edge 和包含免费套餐的全托管 Qdrant Cloud。主要语言为 Rust，许可证为 Apache-2.0，GitHub 星标数为 35165。
不过，可以确认的范围到此为止。记录中没有性能数据或基准测试，也没有与其他向量数据库的对比资料。仓库介绍中的“高性能、大规模”是项目方的表述，而不是经过测量验证的事实。评分项中只有 momentum 一项，为 10 分制下的 5.0 分，新颖性、技术与质量分数均为空。创建日期可确认为 2020 年 5 月 30 日。由于这份记录中没有任何可用来衡量规模与性能的依据，因此应当先判断所需功能是否落在这个范围之内。