Qdrant Clients SDK

Qdrant は以下の公式サポート対象クライアント SDK を提供しています:

• Python — qdrant-client · インストール: pip install qdrant-client[fastembed]
• JavaScript / TypeScript — qdrant-js · インストール: npm install @qdrant/js-client-rest
• Rust — rust-client · インストール: cargo add qdrant-client
• Go — go-client · インストール: go get github.com/qdrant/go-client
• .NET — qdrant-dotnet · インストール: dotnet add package Qdrant.Client
• Java — java-client · Maven Central で利用可能: https://central.sonatype.com/artifact/io.qdrant/client

API リファレンス

Qdrant とのすべてのやり取りは REST API または gRPC API を通じて行われます。Qdrant を初めて使用する場合、またはプロトタイプの開発を行う場合は REST API の使用をお勧めします。

• REST API - OpenAPI リファレンス - GitHub
• gRPC API - gRPC protobuf 定義

コード例

特定のクライアントとユースケースのコード例を取得するには、Qdrant クライアント用キュレーション済みコードスニペットのライブラリに検索リクエストを送信できます。

curl -X GET "https://snippets.qdrant.tech/search?language=python&query=how+to+upload+points"

利用可能な言語: python, typescript, rust, java, go, csharp

レスポンス例:

## Snippet 1

*qdrant-client* (vlatest) — https://search.qdrant.tech/md/documentation/manage-data/points/

Python qdrant_client (PointStruct) を使用して、複数のベクトル埋め込みポイントを Qdrant コレクションにアップロードします。id、ペイロード (例: color)、および類似度検索用の 3D 風ベクトルをサポートしています。並列アップロード (parallel=4) と再試行ポリシー (max_retries=3) により、堅牢なインデックス作成が実現されます。この操作はべき等です: 同じ id で再度アップロードすると既存のポイントが上書きされます。id が指定されていない場合、Qdrant は自動的に UUID を生成します。

client.upload_points(
    collection_name="{collection_name}",
    points=[
        models.PointStruct(
            id=1,
            payload={
                "color": "red",
            },
            vector=[0.9, 0.1, 0.1],
        ),
        models.PointStruct(
            id=2,
            payload={
                "color": "green",
            },
            vector=[0.1, 0.9, 0.1],
        ),
    ],
    parallel=4,
    max_retries=3,
)

デフォルトのレスポンス形式は markdown です。スニペット出力が JSON 形式で必要な場合、クエリ文字列に &format=json を追加できます。