Qdrantの本は、RAGの実装から検索や運用まで扱う範囲が異なり、どれを選ぶか迷いますよね。
PythonやGoでの実装、フィルター付き検索、ハイブリッド検索など、知りたいテーマに沿って内容を確認できます。
今回は、Qdrantの基礎や実装、本番運用、Go連携を扱う6冊をまとめます。
- おすすめ商品の早見表
- Qdrant with Python: A Practical Introduction
- Qdrant Vector Search: Shipping High-Recall Retrieval
- QDRANT: The Complete Guide to Vector Search and Semantic AI Applications
- Qdrant Vector Search in Practice: The Complete Guide for Developers and Engineers
- Go in Action, Second Edition
- Mastering Qdrant for RAG Applications: Building Production Vector Search Systems with the Open-Source Vector Database
- 学びたい内容から選ぶ
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | Qdrant関連の内容 | 参考価格 |
|---|---|---|
 Qdrant with Python: A Practical Introduction | Pythonによるベクトル検索、RAG、セマンティック検索、AIアプリケーション | 1,650円（2026-11-03時点） |
 Qdrant Vector Search: Shipping High-Recall Retrieval | フィルターとペイロードを使う高再現率検索、統合Query API、ハイブリッド・多段検索 | 1,575円（2026-11-03時点） |
 QDRANT: The Complete Guide to Vector Search and Semantic AI Applications | 埋め込み、ハイブリッド検索、ペイロードフィルター、クラウド・セルフホスト環境へのデプロイ | 1,429円（2026-11-03時点） |
 Qdrant Vector Search in Practice: The Complete Guide for Developers and Engineers | ベクトル類似検索、高次元データ、近傍探索、API・クライアントライブラリ・本番パイプライン | 1,463円（2026-11-03時点） |
 Go in Action, Second Edition | Qdrantを使うベクトル検索DBの構築、意味埋め込み生成、OllamaとLangChain for Goによる要約パイプライン | 7,660円（2026-11-03時点） |
| Mastering Qdrant for RAG Applications: Building Production Vector Search Systems with the Open-Source Vector Database | コレクション、ペイロード、HNSW、ハイブリッド検索、複数言語のコード例 | — |
Qdrant with Python: A Practical Introduction
PythonでQdrantを使った検索やRAGの構築を学びたい人には、『Qdrant with Python: A Practical Introduction』がおすすめです。ベクトル検索やセマンティック検索、AIアプリケーションの構築も扱うので、これらをまとめて学びたい人に向いています。
Qdrant Vector Search: Shipping High-Recall Retrieval
フィルター付きの検索で再現率を意識したQdrantの設計や調整を学びたい人には、『Qdrant Vector Search: Shipping High-Recall Retrieval』がおすすめです。コレクションやペイロードのモデル化、ベクトル・ペイロード両インデックスの調整に加え、統合Query APIやハイブリッド検索、多段検索を扱います。英語版です。
QDRANT: The Complete Guide to Vector Search and Semantic AI Applications
Qdrantでベクトル検索を幅広く学びたい人には、『QDRANT: The Complete Guide to Vector Search and Semantic AI Applications』がおすすめです。埋め込みの保存やペイロードによる絞り込み、ハイブリッド検索を扱い、クラウドとセルフホスト環境へのコレクションのデプロイも取り上げています。
Qdrant Vector Search in Practice: The Complete Guide for Developers and Engineers
Qdrantのベクトル検索を実装し、本番環境のパイプラインまで学びたい開発者には、本書がおすすめです。ベクトル類似検索や近傍探索の基礎に加え、APIやクライアントライブラリ、本番環境のパイプラインとの統合も扱っています。英語版です。
Go in Action, Second Edition
少なくとも1つのオブジェクト指向言語に習熟した開発者で、GoからQdrantを使う検索の実装を学びたい人には、『Go in Action, Second Edition』がおすすめです。Qdrantを使ったベクトル検索データベースの構築に加え、意味埋め込みの生成や、OllamaとLangChain for Goを使った要約パイプラインも扱います。付録では、本書内で先に構築するRSSリーダーのストレージ層を拡張して、意味検索を追加する例を紹介しています。記事データはbboltに保存し、Qdrantを検索インデックスとして利用します。この例では、ローカルのOllamaが記事とクエリを768次元ベクトルに変換し、QdrantとOllamaによる検索をクラウドに依存せずに行います。掲載例を実行するにはGo 1.25以降が必要で、商品は英語版です。
Mastering Qdrant for RAG Applications: Building Production Vector Search Systems with the Open-Source Vector Database
Qdrantを使った本番向けのRAGやベクトル検索システムの構築を学びたい人には、本書がおすすめです。コレクションやポイント、ペイロードの扱いからHNSWインデックス、密ベクトルと疎ベクトルを組み合わせるハイブリッド検索まで取り上げ、PythonやGoなど複数の言語のコード例も載っています。
学びたい内容から選ぶ
- PythonでQdrantを使ったベクトル検索やRAGを学びたい人
- フィルターを使った高再現率検索やインデックス調整を学びたい人
- クラウドとセルフホスト環境へのコレクションのデプロイも学びたい人
- APIやクライアントライブラリを使った本番パイプラインとの統合を学びたい人
- オブジェクト指向言語に習熟し、Go 1.25以降の例でQdrant検索を学びたい人
- 本番向けRAGやベクトル検索を複数の言語のコード例で学びたい人
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