Zenn
🐮

🚀Qdrant入門！爆速で始めるベクトル検索データベース

2025/03/10に公開
Python
ベクトル検索
Qdrant
VectorDB
tech

ベクトル検索データベースの新星、Qdrant（クオドラント）について分かりやすく解説します。

🧠 はじめに

最近、機械学習や生成AIの流行で「ベクトル検索」という言葉を聞く機会が増えましたよね。
でも、
「ベクトル検索ってそもそも何？」
「Qdrantってどんな特徴があるの？」
「他のデータベースと何が違うの？」
そんな疑問をスッキリ解消していきましょう！

🌟 この記事でわかること

  • Qdrantの基本的な概要と特徴

  • Qdrantを利用したベクトル検索の仕組み

  • Qdrantが活躍するユースケース

  • 簡単な使い方・導入方法

📌 ベクトル検索ってそもそも何？

ベクトル検索とは、数値で表されたベクトルデータ同士の「類似度」を基に検索を行う技術です。
例えば：
類似画像の検索 📸
テキストの意味検索 📚
商品レコメンド 🛍️
など、多様な用途で活躍しています。

🚩 Qdrant（クオドラント）とは？

Qdrantはオープンソースのベクトル検索専用データベースです。シンプルで高速、かつ柔軟な設計が特徴です。

✨ Qdrantの主な特徴

⚡️ 高速なベクトル検索（数百万〜数千万のベクトルをリアルタイム処理）

🎯 高精度な類似検索（Cosine、Euclid、Dotなど多彩な距離計算に対応）

🌐 REST・gRPC対応（多様な環境で導入可能）

📦 シンプルで直感的なAPI（初心者でも簡単に扱える）

🛠️ オープンソース＆自由に拡張可能

📚 Qdrantの基本概念

📌 Collection（コレクション）

ベクトルデータの格納庫です。
各コレクションは独自のベクトル次元と距離計算方式を設定可能。

📌 Point（ポイント）

実際のベクトルデータを格納する単位。
各ポイントは、ベクトル、ID、付随するメタデータ（payload）で構成。

{
  "id": "unique-id-123",
  "vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
  "payload": { "title": "Qdrant入門記事" }
}

📌 Payload（ペイロード）

ポイントに付随する追加情報。JSONで自由に設定可能。
メタデータを基にフィルター検索もできます。

🚀 実際のユースケース

Qdrantはこんなところで活躍しています。
🔍 画像やテキストの類似検索・レコメンド

🤖 生成AIやQAシステムの外部記憶ストレージ

🛒 ECサイトの商品推薦システム

📖 文書検索・意味検索

💻 実際にQdrantを使ってみよう！（Python編）

インストール

pip install qdrant-client

簡単なベクトル検索サンプル

from qdrant_client import QdrantClient

client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)

# ベクトル検索の例
response = client.query(
    collection_name="my_collection",
    query_vector=[0.1, 0.2, 0.3, ...],
    limit=5
)

for point in response:
    print(point.payload, point.score)

他ベクトルDBとの比較

💡 まとめ

Qdrantは高速かつ柔軟なベクトル検索を手軽に導入できるベクトルデータベースです。ベクトル検索が求められるさまざまな場面で、その強力な機能を発揮します。

ぜひあなたもQdrantで、新たなプロジェクトを加速させましょう！🚀✨

Discussion