Qdrant - Vector Database
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结合向量搜索与过滤
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Qdrant通过增强HNSW图的连接性来提升过滤搜索的效率，确保在过滤条件下图的连通性。查询规划器根据过滤条件的选择性和索引情况自动选择最佳策略，负载索引对大型数据集的过滤搜索性能至关重要。
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关键要点
- Qdrant通过增强HNSW图的连接性来提升过滤搜索的效率。
- 过滤条件会限制搜索的点，可能导致图的连通性被破坏。
- 简单的后过滤方法可能会丢失重要结果，而前过滤方法可能会导致图的碎片化。
- Qdrant通过创建额外的边来保持HNSW图的连通性，从而解决过滤问题。
- 查询规划器根据过滤条件的选择性和索引情况自动选择最佳策略。
- 有效的负载索引对大型数据集的过滤搜索性能至关重要。
❓
延伸问答
Qdrant如何提升过滤搜索的效率？
Qdrant通过增强HNSW图的连接性，创建额外的边来保持图的连通性，从而提升过滤搜索的效率。
过滤条件对HNSW图的影响是什么？
过滤条件会限制可搜索的点，可能导致HNSW图的连通性被破坏，从而影响搜索的有效性。
Qdrant的查询规划器是如何工作的？
Qdrant的查询规划器根据过滤条件的选择性和索引情况自动选择最佳搜索策略，以提高搜索效率。
使用后过滤方法有什么问题？
后过滤方法可能会丢失重要结果，因为如果最佳匹配不在前K个结果中，就无法检索到它。
前过滤方法的缺点是什么？
前过滤方法可能导致HNSW图的碎片化，破坏图的连通性，使得遍历变得低效或不可能。
在Qdrant中，如何设置有效的负载索引？
在上传数据之前，明确指定需要索引的字段，以便HNSW能够构建过滤感知的链接。
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