引言
在向量数据库Qdrant的典型使用场景中，向量相似性搜索（Vector Search）是最核心的功能。但在实际业务中，我们常遇到需要仅通过结构化Payload字段筛选数据的需求（例如按状态过滤订单、按标签筛选商品）。本文将深入解析如何正确实现纯Payload字段查询，避免误入技术误区。
一、为什么不能直接使用Search API？
1.1 Search API的设计限制
Qdrant的/search接口是专为向量相似性搜索设计的，其请求体中必须包含vector参数。尝试省略该参数会导致错误。
1.2 开发者常见误区
许多开发者会尝试通过以下两种方式绕过限制：
- 使用零向量占位：
"vector": [0,0,...,0] - 随机生成向量值：
"vector": random_vector
但这会引发两个严重问题：
- 资源浪费：引擎仍需计算无意义的向量距离
- 结果不可控：随机向量可能导致意外排序
二、正确方案：Scroll API全量过滤
2.1 Scroll API设计哲学
/scroll接口是Qdrant为批量数据导出设计的核心接口，其特性包括：
- 无状态分页：通过
scroll_id保持查询上下文 - 条件过滤优先：直接支持Payload过滤语法
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