开源向量搜索引擎Qdrant完成5000万美元B轮融资：「大多数向量数据库只是存embedding然后找最近邻，这已是基本功能」

据 1M AI News 监测，开源向量搜索引擎 Qdrant 完成 5000 万美元 B 轮融资，由 AVP 领投，博世创投（Bosch Ventures）、Unusual Ventures、Spark Capital 和 42CAP 参投。

Qdrant 用 Rust 编写，将检索拆解为可组合的模块（索引、评分、过滤、排序），工程师可自行配置和组合这些组件。该系统支持稠密向量、稀疏向量、元数据过滤、多向量表示和自定义评分函数，允许在准确率、延迟和成本之间灵活调节，而无需在工作负载变化时进行大规模架构改造。CEO André Zayarni 表示，许多向量数据库最初只是为了存储稠密 embedding 并检索最近邻而设计的，「这现在已是基本功能」，而生产级 AI 系统需要一个检索的每个环节——索引方式、评分方式、过滤方式、延迟与精度的平衡——都是可组合决策的搜索引擎。新资金将用于推动 Qdrant 的可组合向量搜索平台作为生产 AI 系统基础设施的进一步发展和应用。