A busca vetorial filtrada bem-feita torna o Qdrant o banco de código aberto a ser batido para RAG em produção, desde que alguém proteja um servidor que vem aberto. Damos nota 4.7 de 5.

Gratuito e de código aberto sob a licença Apache 2.0. O Qdrant Cloud tem um cluster gratuito de 1 GB e depois cobrança por uso; Premium, Hybrid e Private Cloud têm preço definido pela equipe de vendas.

Quais são as desvantagens de Qdrant?

Padrões auto-hospedados: sem autenticação, sem TLS, todas as interfaces; falha crítica de autenticação do cluster corrigida só na v1.20.0; preços da nuvem disponíveis só por uma calculadora.

Quanto custa Qdrant para uma equipe ou em produção?

A auto-hospedagem é gratuita; planeje a RAM com a fórmula do Qdrant (vetores x dimensões x 4 bytes x 1.5), então 10 milhões de vetores de 1,024 dimensões precisam de cerca de 57 GB antes da quantização. O Qdrant Cloud Standard é cobrado por hora, com preços só na calculadora; Hybrid e Private Cloud têm orçamento feito pela equipe de vendas.

Qdrant é seguro para dados da empresa?

Instâncias auto-hospedadas enviam estatísticas de uso anonimizadas por padrão (informações do sistema, tempos, backtraces de falhas; nunca dados armazenados nem nomes de coleções); QDRANT__TELEMETRY_DISABLED=true as interrompe. Chaves de API, chaves somente leitura e RBAC com JWT são opcionais. Avisos de 2026: gravação arbitrária de arquivos via /logger (CVE-2026-25628) e duas falhas de autenticação do gRPC interno corrigidas até a v1.20.0.

Quais são as melhores alternativas ao Qdrant?

As alternativas mais próximas que analisamos são pgvector, Milvus, Chroma, LlamaIndex e Haystack.

Qdrant análise do repo no GitHub (2026)

O que é Qdrant?

O Qdrant é um banco de dados vetorial escrito em Rust. Ele guarda embeddings com payloads (metadados) e aplica filtros durante a busca no índice, então uma consulta restrita a um cliente ou a um intervalo de datas ainda encontra os resultados certos rapidamente.

Ele suporta busca híbrida esparsa e densa, busca multivetorial e vários métodos de quantização. A versão 1.19 (agosto de 2026) tornou o TurboQuant de 4 bits um tipo de armazenamento principal, e a v1.20.0 (22 de outubro de 2026) acrescentou tipos TurboQuant de 8 e 16 bits e pontuação BM25 no índice de texto completo. Ele vem como um único binário ou imagem Docker, e o Qdrant Edge o roda no próprio dispositivo.

O núcleo é Apache 2.0. O Qdrant Cloud é o serviço gerenciado, com um cluster gratuito de 1 GB; a empresa anunciou uma Série B de $50M liderada pela AVP em 12 de março de 2026.

Qdrant vale a pena?

O Qdrant é o banco de dados vetorial dedicado de código aberto mais forte para cargas em que os filtros importam, mas seus padrões auto-hospedados pressupõem que você mesmo vai protegê-lo. O repositório tem cerca de 35,200 estrelas no GitHub, a v1.20.0 saiu em 22 de outubro de 2026, e a Série B de março de 2026 aliviou a maior parte das dúvidas sobre a capacidade de permanência da empresa.

A filtragem é o motivo técnico para escolhê-lo. Como os filtros de payload são aplicados durante a travessia do grafo HNSW, e não depois, consultas multi-inquilino e cheias de metadados mantêm o recall, um problema que usuários do pgvector resolvem com varreduras iterativas e partições. O dimensionamento também é previsível: a própria fórmula do Qdrant estima um milhão de vetores de 1,024 dimensões em cerca de 5.7 GB de RAM antes da quantização, que segundo ele reduz a memória por um fator de 4 a 32.

O histórico de segurança de 2026 é a ressalva. A documentação diz com clareza que uma instância auto-hospedada se vincula a todas as interfaces sem autenticação e sem TLS. No modo cluster, a porta gRPC interna, 6335, aceitou requisições sem autenticação até a v1.20.0, então qualquer um que a alcançasse podia adicionar um peer falso e receber dados replicados; o Qdrant classificou isso como crítico e corrigiu exigindo autenticação interna sempre que uma chave de API está definida. Antes disso, o CVE-2026-25628 permitia gravar arquivos arbitrários pelo endpoint /logger. Instâncias auto-hospedadas também enviam estatísticas de uso anonimizadas por padrão.

O Milvus foi construído desde o início como sistema distribuído para bilhões de vetores em muitos nós, e o pgvector continua sendo a resposta mais simples para equipes que já estão no Postgres com alguns milhões de vetores. O Qdrant fica entre os dois: um serviço separado que vale a pena rodar quando o recall filtrado e a latência começam a importar, desde que alguém seja responsável pela sua exposição na rede.

Onde ele se destaca

Um engenheiro de plataforma em uma empresa B2B SaaS com milhares de workspaces de clientes
Manter os documentos de cada inquilino separados dentro de um único índice de RAG
Guardar um ID de inquilino no payload e filtrar por ele; o Qdrant aplica o filtro durante a busca, então inquilinos pequenos não ficam sem resultados. Reserve aproximadamente 5.7 GB de RAM por milhão de vetores de 1,024 dimensões antes da quantização, segundo o guia de planejamento de capacidade do Qdrant.
Uma engenheira de busca em um produto de ferramentas para desenvolvedores
Rodar busca de código por palavra-chave e semântica em um só sistema
A v1.20.0 acrescenta pontuação BM25 direto no índice de texto completo e um tokenizador de código ao lado dos vetores esparsos e densos, então consultas híbridas não precisam mais de um segundo mecanismo de busca. A contrapartida é um conjunto de recursos de texto completo mais jovem que o do Elasticsearch.
Um gerente de engenharia em uma startup de 30 pessoas
Decidir entre o Qdrant Cloud e a auto-hospedagem
O nível gratuito é um nó com 0.5 vCPU, 1 GB de RAM e 4 GB de disco; o Standard cobra vCPU, memória e armazenamento por hora com SLA de 99.5%, enquanto SSO e SLA de 99.9% exigem o Premium, que tem um gasto mínimo não publicado. A auto-hospedagem é gratuita, mas deixa chaves de API, TLS e correções com a equipe.

Antes de decidir

Configuração: docker run qdrant/qdrant ou o binário único entrega em minutos uma API REST na porta 6333 e gRPC na 6334, com bibliotecas de cliente oficiais para as linguagens comuns. Configurações de produção precisam adicionar uma chave de API e TLS, ambos desligados por padrão.
Integrações: LangChain, LlamaIndex e Haystack trazem integrações com o Qdrant; snapshots vão para armazenamento S3, GCS ou Azure, e o Qdrant Edge embute o engine em dispositivos. O Qdrant Cloud acrescenta inferência gratuita em alguns modelos de embedding.
Dados e privacidade: Instâncias auto-hospedadas enviam estatísticas de uso anonimizadas por padrão (informações do sistema, tempos, backtraces de falhas; nunca dados armazenados nem nomes de coleções); QDRANT__TELEMETRY_DISABLED=true as interrompe. Chaves de API, chaves somente leitura e RBAC com JWT são opcionais. Avisos de 2026: gravação arbitrária de arquivos via /logger (CVE-2026-25628) e duas falhas de autenticação do gRPC interno corrigidas até a v1.20.0.
Custo em escala: A auto-hospedagem é gratuita; planeje a RAM com a fórmula do Qdrant (vetores x dimensões x 4 bytes x 1.5), então 10 milhões de vetores de 1,024 dimensões precisam de cerca de 57 GB antes da quantização. O Qdrant Cloud Standard é cobrado por hora, com preços só na calculadora; Hybrid e Private Cloud têm orçamento feito pela equipe de vendas.
Limites: Cerca de 800 issues e pull requests abertos. Atualizações contínuas precisam avançar uma versão menor por vez, e a porta interna ainda não tem limite de tamanho de mensagem na v1.20.0.

O que é bom

Filtros aplicados durante a busca no grafo mantêm o recall alto
Recuperação híbrida esparsa, densa e BM25 em um só engine
Um único binário com fórmula de dimensionamento de memória publicada
Cluster gerenciado gratuito de 1 GB para protótipos

O que não é

Padrões auto-hospedados: sem autenticação, sem TLS, todas as interfaces
Falha crítica de autenticação do cluster corrigida só na v1.20.0
Preços da nuvem disponíveis só por uma calculadora

Ideal para

Equipes que rodam RAG ou busca em produção e precisam de consultas vetoriais filtradas rápidas.

Alternativas ao Qdrant

pgvector

RAG & dataC23k stars

4.6/5

Postgres extension that adds vector columns and HNSW or IVFFlat indexes, so embeddings live next to the rows they describe.

Milvus

RAG & dataGo46k stars

4.4/5

Distributed vector database for billion-scale search, now able to query vectors in Parquet, Lance and Iceberg files where they sit.

Chroma

RAG & dataRust30k stars

4.1/5

Open-source vector database that runs embedded in Python or as a server, popular for prototypes and small RAG apps.

LlamaIndex

RAG & dataPython53k stars

4.3/5

Python framework for connecting LLMs to your documents, with ingestion, indexing, retrieval and event-driven agent Workflows.

Haystack

RAG & dataPython27k stars

4.2/5

deepset's open-source Python framework for production RAG pipelines and agents, built from explicit, typed components.

Qdrant: perguntas frequentes

Qdrant vale a pena?: A busca vetorial filtrada bem-feita torna o Qdrant o banco de código aberto a ser batido para RAG em produção, desde que alguém proteja um servidor que vem aberto. Damos nota 4.7 de 5.
Quanto custa Qdrant?: Gratuito e de código aberto sob a licença Apache 2.0. O Qdrant Cloud tem um cluster gratuito de 1 GB e depois cobrança por uso; Premium, Hybrid e Private Cloud têm preço definido pela equipe de vendas.
Quais são as desvantagens de Qdrant?: Padrões auto-hospedados: sem autenticação, sem TLS, todas as interfaces; falha crítica de autenticação do cluster corrigida só na v1.20.0; preços da nuvem disponíveis só por uma calculadora.
Para quem Qdrant é indicado?: Equipes que rodam RAG ou busca em produção e precisam de consultas vetoriais filtradas rápidas.
Quanto custa Qdrant para uma equipe ou em produção?: A auto-hospedagem é gratuita; planeje a RAM com a fórmula do Qdrant (vetores x dimensões x 4 bytes x 1.5), então 10 milhões de vetores de 1,024 dimensões precisam de cerca de 57 GB antes da quantização. O Qdrant Cloud Standard é cobrado por hora, com preços só na calculadora; Hybrid e Private Cloud têm orçamento feito pela equipe de vendas.
Qdrant é seguro para dados da empresa?: Instâncias auto-hospedadas enviam estatísticas de uso anonimizadas por padrão (informações do sistema, tempos, backtraces de falhas; nunca dados armazenados nem nomes de coleções); QDRANT__TELEMETRY_DISABLED=true as interrompe. Chaves de API, chaves somente leitura e RBAC com JWT são opcionais. Avisos de 2026: gravação arbitrária de arquivos via /logger (CVE-2026-25628) e duas falhas de autenticação do gRPC interno corrigidas até a v1.20.0.
Quais são as melhores alternativas ao Qdrant?: As alternativas mais próximas que analisamos são pgvector, Milvus, Chroma, LlamaIndex e Haystack.

Respostas verificadas em 26 de out. de 2026.