Qdrant 1.20.0: поиск BM25 по тексту и сжатые векторы
На странице · 3 разделов
22 октября вышел Qdrant 1.20.0: он умеет ранжировать текст по BM25 прямо из текстового индекса, а новые форматы TurboQuant уменьшают место, занимаемое векторами. Это полезно тем, кто собирает локальный поиск по документам для ИИ. Qdrant не заменяет саму языковую модель; новые форматы требуют проверки качества поиска на своих данных.
Qdrant 1.20.0: поиск BM25 по тексту и сжатые векторы
Что изменилось. Если вы храните документы на своём компьютере и хотите находить в них точные слова или похожие по смыслу фрагменты, Qdrant 1.20.0 предлагает два новых механизма. Первый сортирует текстовые совпадения по релевантности; второй компактнее хранит числовые представления фрагментов. Qdrant — программа для поиска, а не чат-модель: ответ на вопрос по документам по-прежнему должна составлять отдельная модель. s1 s2 s3
Стабильный выпуск опубликован 22 октября 2026 года. Сведения ниже сверены с релизом и документацией в этот же день; редакция не запускала новую версию и не измеряла качество или скорость. s1
Что даёт поиск по точным словам?
Раньше текстовое поле можно было использовать для отбора документов, а для ранжирования по BM25 обычно готовили отдельный разреженный вектор. Теперь полнотекстовому индексу поля можно включить scoring, затем передать текст запроса и имя поля: Qdrant расставит совпадения по BM25 — алгоритму, который учитывает частоту слова, его редкость среди документов и длину текста. Если в коллекции уже есть документы, индекс строится из сохранённого текста без повторной загрузки этих документов. Это отдельный путь наряду с поиском по смыслу, а не его автоматическая замена. s2
Пример: в личном архиве есть инструкции «Замена батареи» и «Замена экрана». Поиск «батарея» возвращает документы с подходящими словами, ранжируя совпадения; он сам не составляет ответ и не гарантирует понимание перефразировок. Правила разбиения слов, регистр, формы слов и стоп-слова влияют на выдачу. Документация советует настраивать обработку текста под язык архива; для русскоязычных документов качество надо проверить отдельно. s2
Зачем нужны turbo8 и turbo16?
Когда поиск по смыслу включён, другая модель превращает фрагменты в векторы — списки чисел. Qdrant добавил форматы turbo8 и turbo16, которые сжимают хранение самих векторов примерно до четверти или половины объёма обычных 32-битных чисел соответственно. Это не обещание такого же сокращения всей базы, оперативной памяти или времени ответа. Формат выбирают для вектора при создании коллекции либо при добавлении нового вектора в её схему; обычные числа при записи преобразуются. В отличие от отдельного режима квантизации, полного исходного вектора рядом не остаётся. Перед переносом архива сравните результаты поиска на своих контрольных запросах и сохраните резервную копию. s1 s3
Нужно ли обновляться прямо сейчас?
Нет, если нынешний поиск устраивает. Для нового текстового ранжирования потребуется создать соответствующий индекс с включённым подсчётом оценки и проверить выдачу; сам факт обновления не включит его в имеющемся поле. Релиз также меняет значение по умолчанию для внутренней аутентификации в распределённом режиме при настроенном API-ключе, а для вложенных объектов добавляет отдельный параметр индекса. Эти изменения прежде всего важны администраторам, не являются домашним рецептом и требуют проверки конфигурации при обновлении. Код Qdrant в теге релиза распространяется под Apache License 2.0; права на хранимые документы и на отдельные модели нужно рассматривать отдельно. s1 s4
Следующий шаг: если вы ещё не пользовались Qdrant, сначала разберитесь с его локальным запуском; затем решите, нужен ли вашему архиву поиск по точным словам или по смыслу. Локальный запуск Qdrant.
Источники: официальный релиз, документация текстового поиска и форматов векторов, LICENSE тега; проверено 22.10.2026. s1 s2 s3 s4
Источники
- Qdrant v1.20.0 — official release — Stable release published 2026-10-22T14:14:12Z; tagged commit 222b2e44ab1c3f17e8246396ead6558e45041df7.. Получено 22.10.2026.
- Qdrant documentation — Full-Text Search — BM25 scoring on text payload index; scoring=true, text query, existing indexed text, text processing caveats.. Получено 22.10.2026.
- Qdrant documentation — TurboQuant datatypes — turbo8/turbo16 from v1.20.0; stored vector representation, distinct from quantization.. Получено 22.10.2026.
- Qdrant v1.20.0 LICENSE — Apache License 2.0 text in tagged repository.. Получено 22.10.2026.