# 向量数据库技术

## Qdrant简介

Qdrant是一个高性能的向量数据库，专门用于存储和检索高维向量数据。它具有以下特点：

- 毫秒级的向量相似度搜索
- 支持过滤和负载均衡
- 云端和本地部署两种模式
- RESTful API和gRPC接口

## 向量检索原理

向量检索通过计算查询向量与数据库中向量的相似度来找到最相关的结果。常用的相似度度量包括：

1. 余弦相似度：衡量向量方向的相似性
2. 欧氏距离：衡量向量之间的直线距离
3. 点积：向量的内积运算

## BM25算法

BM25是一种经典的文本检索算法，基于概率信息检索模型。它考虑了词频、文档长度等因素，为文本相关性打分。

BM25特别适合处理关键词精确匹配的场景，与向量检索互补。
