工作机制与关键组成
建立数据索引
生成向量，并与记录 ID 和有用的元数据一同保存。
执行搜索
将查询转换为向量，应用负载条件筛选并召回相近内容。
为生成提供依据
将选中的记录交给应用或重排器，同时保留来源元数据。
如何选择
如果向量相似度搜索和筛选是核心需求，且其部署方式适配你的技术栈，可以考虑 Qdrant。
适合解决哪些问题
- 按元数据筛选文档并执行语义搜索。
- 为需要运维 API 的向量集合搭建检索层。
使用时要留意什么
- 向量数据库本身无法替你决定文本切分、向量模型和排序策略。
- 应使用真实语料评估召回率和延迟；筛选条件与索引配置也会影响效果。
使用前，先弄清楚
使用 Qdrant 后，RAG 检索质量就有保证了吗？
没有。向量搜索只是检索链路的一部分，语料质量、文本切分、向量模型、筛选条件和重排都会影响结果。应使用自己的问题和文档评估召回率、相关性及延迟。需要访问控制时，还应保证权限条件实际参与检索。
放在一起理解
继续核对原始资料
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