qdrant

Qdrant Filtering：must / should / must_not 全解析（含 Python 实操）在向量搜索中，过滤（Filtering）是保证结果精准性和业务契合度的关键手段。Qdrant 的过滤机制不仅能在向量相似度检索的基础上叠加结构化条件，还提供了灵活的布尔逻辑组合，让我们可以像写数据库查询一样，精准控制搜索范围。

一包烟电脑面前做一天

RAG实现：.Net + Ollama + Qdrant 实现文本向量化，实现简单RAG本文使用.Net + Ollama + 向量数据库Qdrant，实现简单RAG，代码仅实现基本演示功能。

一包烟电脑面前做一天

.Net + Qdrant 使用Microsoft.ML.OnnxRuntime调用本地大模型实现文本向量化，实现简单RAG本文使用.Net + 向量数据库Qdrant，实现使用本地大模型（Onnx）实现简单RAG，代码仅实现基本演示功能。

还在使用Milvus向量库？2025-AI智能体选型架构防坑指南说明：选 Milvus 如果： ✅ 预算充足 ✅ 全栈式团队（包括运维、网管）选 Qdrant 如果： ✅ 只有虚拟机费用（2c cpu, 1g内存可支持千万条数据） ✅ 运维能力弱，需快速上手 ✅ 成本敏感，追求轻量级API

C#使用Qdrant实现向量存储及检索C#通过Semantic Kernel可以实现向量存储和检索，向量的存储方式有很多（InMemory、各种专门的向量数据库之类），本次实现以Qdrant向量数据库实现，其他的向量数据库都是一样的。

背太阳的牧羊人

backend 服务尝试连接 qdrant 容器，但失败了，返回 502 Bad Gateway 问题排查遇到的问题是：并且日志中提示：这个错误的根本原因是：你的 backend 服务尝试连接 qdrant 容器，但失败了，返回 502 Bad Gateway。

.NET AI Preview 2 发布：从 .NET Aspire 支持到 Qdrant 向量数据库集成，助你快速构建云原生 AI 应用随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，开发者对简单、高效的AI开发工具需求日益增加。微软 .NET 团队最近发布了 .NET AI 模板的 Preview 2 版本，这一更新为开发者带来了诸多令人兴奋的新功能和改进。本文将深入探讨 .NET AI 模板 Preview 2 的新特性，分析其核心优势，并提供详细的使用指南，帮助开发者快速上手并加速AI项目的开发进程。

.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（四）：Qdrant ── 实时高效的向量搜索利器向量数据库作为一种专为现代AI应用设计的新型存储技术，能够高效地管理和检索高维数据，成为智能应用开发中的关键基础设施。本文将深入探讨 Qdrant 这个开源、高性能的向量数据库，重点介绍其如何与 .NET 生态系统结合，为开发者提供强大的工具支持。我们将从安装配置到代码实现，再到实际应用场景，全面展示 Qdrant 在 .NET 中的使用方式。

放飞自我的Coder

【python qdrant 向量数据库完整示例代码】测试一下python版本的dqrant向量数据库的效果，完整代码如下：search only for books from 21st century