常见问题

Java 连不上，Python 可以

Java 使用 gRPC 6334；Python 常用 6333。请确认 Docker 映射了 -p 6334:6334，且防火墙放行。

报错：vector size mismatch

写入或搜索的向量 长度 与建 Collection 时的 size 不一致。检查 Embedding 模型输出维度与 VectorParams.size。

过滤很慢或超时

对过滤用到的 payload 字段创建 索引；避免对大集合做无索引的高基数字段过滤。

换 Embedding 模型后效果变差

新向量与旧向量 不在同一空间，应 新建 Collection，全量 重新 Embedding 并灌库。

Cosine 还是 Dot

以 模型文档 为准；多数文本模型用 Cosine。不确定时用小样本对比 Recall。

能否用 Qdrant 替代 Elasticsearch

二者侧重不同：ES 强项是全文与复杂分析；Qdrant 强项是 向量近邻。RAG 常 Qdrant + ES 或仅用 Qdrant，看业务。

生产必须做什么

• 鉴权（API Key / 网络隔离）
• 备份与快照
• 监控与容量规划
• 限流 保护集群

更多

官方文档：https://qdrant.tech/documentation/
社区与 Issue：GitHub qdrant/qdrant、qdrant-client、java-client