English(EN) Qdrant 1.20 Stores Vectors on a Quarter of the Bits, With Measured Recall

Qdrant 1.20 通过新的压缩和索引技术降低向量存储成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-14 14:00

Qdrant 发布了其开源向量数据库的 1.20 版本，引入了两种新的存储数据类型 TurboQuant（turbo8 和 turbo16），可显著减少向量嵌入的存储空间。这些数据类型将向量压缩到每维度 8 或 16 比特，采用一种保持搜索能力并使服务器端延迟保持在 float32 集合的 10% 以内的旋转技术。此次更新还包括一种更快的过滤嵌套元数据的方法，提高了在 arXiv 论文等大型数据集上的查询性能。 AI

影响降低了向量数据库的存储成本并提高了查询性能，可能降低使用嵌入的 AI 应用的成本。

排序理由这是向量数据库的产品更新，不是前沿模型发布或重大的行业事件。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Taha Echakiri · 2026-11-14 14:00

Qdrant 1.20 以四分之一的比特存储向量，并测量召回率

<h2> TL;DR </h2> <ul> <li>Qdrant is an open-source vector database that teams run to keep embeddings next to their metadata and search them by similarity, and version 1.20 adds two storage datatypes and a faster way to filter nested metadata.</li> <li>Qdrant published the measure…

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Qdrant 1.20 以四分之一的比特存储向量，并测量召回率

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