SDK Clients Qdrant

Qdrant propose les SDK clients officiellement soutenus suivants :

• Python — qdrant-client · Installation : pip install qdrant-client[fastembed]
• JavaScript / TypeScript — qdrant-js · Installation : npm install @qdrant/js-client-rest
• Rust — rust-client · Installation : cargo add qdrant-client
• Go — go-client · Installation : go get github.com/qdrant/go-client
• .NET — qdrant-dotnet · Installation : dotnet add package Qdrant.Client
• Java — java-client · Disponible sur Maven Central : https://central.sonatype.com/artifact/io.qdrant/client

Référence API

Toute interaction avec Qdrant peut se faire via l'API REST ou l'API gRPC. Nous recommandons d'utiliser l'API REST si vous utilisez Qdrant pour la première fois ou si vous travaillez sur un prototype.

• API REST - Référence OpenAPI - GitHub
• API gRPC - Définitions protobuf gRPC

Exemples de code

Pour obtenir des exemples de code pour un client spécifique et un cas d'usage particulier, vous pouvez envoyer une requête de recherche à la bibliothèque d'extraits de code organisés pour le client Qdrant.

curl -X GET "https://snippets.qdrant.tech/search?language=python&query=how+to+upload+points"

Langages disponibles : python, typescript, rust, java, go, csharp

Exemple de réponse :

## Snippet 1

*qdrant-client* (vlatest) — https://search.qdrant.tech/md/documentation/manage-data/points/

Télécharge plusieurs points intégrés avec vecteurs vers une collection Qdrant en utilisant le qdrant_client Python (PointStruct) avec id, payload (par ex., color), et un vecteur similaire à 3D pour la recherche de similarité. Il supporte les téléchargements parallèles (parallel=4) et une politique de retry (max_retries=3) pour un indexage robuste. L'opération est idempotente : retélécharger avec le même id remplace les points existants ; si les ids ne sont pas fournis, Qdrant génère automatiquement des UUIDs.

client.upload_points(
    collection_name="{collection_name}",
    points=[
        models.PointStruct(
            id=1,
            payload={
                "color": "red",
            },
            vector=[0.9, 0.1, 0.1],
        ),
        models.PointStruct(
            id=2,
            payload={
                "color": "green",
            },
            vector=[0.1, 0.9, 0.1],
        ),
    ],
    parallel=4,
    max_retries=3,
)

Le format de réponse par défaut est markdown, si la sortie d'extrait est requise au format JSON, vous pouvez ajouter &format=json à la chaîne de requête.