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FastEmbed — ONNX 기반 경량 고성능 임베딩 라이브러리
Qdrant의 FastEmbed 라이브러리를 정리한다. ONNX Runtime 기반으로 PyTorch 없이 경량 임베딩을 생성하는 방법, 서버리스 환경 활용, MTEB 벤치마크 성능 비교를 다룬다.
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Qdrant Filtering — Payload 기반 필터링 조건과 구문 가이드
Qdrant의 벡터 검색에서 payload와 ID 기반 필터링을 적용하는 방법을 정리한다. must/should/must_not 논리 연산자, 범위/매칭/지리 필터, 중첩 필터 구문까지 다룬다.
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Qdrant Hybrid Queries — 다중 벡터 검색과 Fusion 전략
Qdrant의 Query API를 활용한 하이브리드 검색 전략을 정리한다. Named Vector 결합, Dense/Sparse 퓨전, prefetch 다단계 검색, 점수 보정과 비즈니스 로직 반영 방법을 다룬다.
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Qdrant Indexing — 벡터 인덱스와 페이로드 인덱스 구성 가이드
Qdrant의 인덱싱 구조를 정리한다. HNSW 기반 벡터 인덱스, 페이로드 필드별 인덱스 타입, 인덱싱 임계값 설정, 필터링 성능 최적화를 위한 인덱스 구축 전략을 다룬다.