Qdrant خودمیزبان (Self-Hosted): دیپلوی با یک کلیک
Qdrant یک موتور جستجوی وکتور با عملکرد بالا برای هوش مصنوعی است. Automatio آن را با HTTPS روی سرور خودتان دیپلوی میکند، هزینهها را کاهش میدهد و دادههای شما...
Qdrant
DatabasesQdrant یک موتور جستجوی وکتور با عملکرد بالا برای هوش مصنوعی است. Automatio آن را با HTTPS روی سرور خودتان دیپلوی میکند، هزینهها را کاهش میدهد و دادههای شما...
با استقرار Qdrant چه چیزی میگیرید
سروری که اجاره میکنیم، هزینهاش، و آنچه نصبکننده از شما میپرسد.
- سرور
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- از
- 9$ در ماه
- راهاندازی
- نیازی به پیکربندی نیست
در هر استقرار موجود است
- سرور اختصاصی، هر ماشین یک برنامه
- صدور خودکار گواهی HTTPS
- زیردامنه رایگان، دامنه اختصاصی اختیاری
- راهاندازی مجدد، تغییر اندازه، اسنپشات و بازیابی
پروژه
هر آنچه این صفحه به بیرون از Automatio پیوند میدهد.
Qdrant را با یک کلیک مستقر کنید
روی سرور خودتان، با دادههای خودتان. بدون ترمینال، بدون دستور Docker، بدون تنظیم گواهی.
- 1
اندازه را انتخاب کنید
با کوچکترین سروری که برای برنامه کافی است شروع کنید. بعداً بدون نصب مجدد تغییر دهید.
- 2
دکمه استقرار را بزنید
سرور را اجاره میکنیم، برنامه را با Docker نصب میکنیم و یک زیردامنه را به آن هدایت میکنیم.
- 3
بالا آمدنش را ببینید
آمادهسازی خودکار است و چند دقیقه طول میکشد. با صدور گواهی HTTPS برنامه فعال است.
اندازه سرور
ماهانه همراه با اشتراک Automatio صورتحساب میشود. سرور را حذف کنید، هزینه متوقف میشود.
قابلیتهای Qdrant
کاوش کنید که Automatio چه کاری میتواند برای این مورد استفاده انجام دهد
موتور جستجوی ترکیبی (Hybrid Search Engine)
Qdrant هم از امبدینگهای وکتور دنس برای معنا و هم از وکتورهای اسپارس برای جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی پشتیبانی میکند. این ابزار شامل ترکیبکننده امتیاز داخلی برای ادغام این نتایج در یک مجموعه واحد است. این معماری پیچیدگی حفظ سیستمهای جستجوی جداگانه برای یک اپلیکیشن واحد را کاهش میدهد.
- 1وکتورهای دنس برای امبدینگها
- 2وکتورهای اسپارس برای تطبیق BM25
- 3ترکیب رتبه متقابل (RRF)
- 4رنک مجدد (reranking) یکپارچه نتایج
قابلیتهای Qdrant
- موتور جستجوی ترکیبی (Hybrid Search Engine)
Qdrant هم از امبدینگهای وکتور دنس برای معنا و هم از وکتورهای اسپارس برای جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی پشتیبانی میکند. این ابزار شامل ترکیبکننده امتیاز داخلی برای ادغام این نتایج در یک مجموعه واحد است. این معماری پیچیدگی حفظ سیستمهای جستجوی جداگانه برای یک اپلیکیشن واحد را کاهش میدهد.
- وکتورهای دنس برای امبدینگها
- وکتورهای اسپارس برای تطبیق BM25
- ترکیب رتبه متقابل (RRF)
- رنک مجدد (reranking) یکپارچه نتایج
- فیلترینگ پیشرفته متادیتا
این موتور فیلترینگ پرسرعتی را بر اساس پِیلودهای سند مانند دستهبندیها، زمانبندیها یا موقعیتهای جغرافیایی انجام میدهد. این ابزار منطق بولی (boolean) پیچیده را در طول پیمایش HNSW مدیریت میکند تا نتایج را بدون قربانی کردن سرعت محدود کند. این امر حتی با وجود قوانین تجاری محدودکننده، فراخوانی (recall) بالایی را تضمین میکند.
- پشتیبانی از پِیلود JSON تو در تو
- فیلترینگ جغرافیایی و موقعیتی
- فیلترهای محدوده (Range) و تطبیق (Match)
- جستجوی متن کامل (Full-text) در پِیلود
- کوانتایزیشن بهینه از نظر حافظه
تکنیکهای فشردهسازی پیشرفته مانند کوانتایزیشن اسکالر و باینری، ردپای حافظه امبدینگها را تا ۶۴ برابر کاهش میدهند. این به شما امکان میدهد میلیاردها وکتور را روی سختافزار کوچکتر ذخیره کنید در حالی که کیفیت جستجو حفظ میشود. این قابلیت برای مدیریت هزینههای تولید در مقیاس وسیع ضروری است.
- فشردهسازی اسکالر و باینری
- پشتیبانی از Product Quantization
- گزینههای ذخیرهسازی HNSW روی دیسک
- نمونهبرداری بیش از حد (Over-sampling) برای فراخوانی بالا
- پروتکل gRPC با کارایی بالا
در کنار یک REST API استاندارد، این دیتابیس یک رابط gRPC باینری برای ارتباط با تاخیر پایین (low-latency) فراهم میکند. این روش برای محیطهای تولیدی با throughput بالا که سربار شبکه در آنها یک گلوگاه است، به طور قابل توجهی سریعتر است. این روش ترجیحی برای ساخت ایجنتهای هوش مصنوعی بلادرنگ است.
- کارایی پروتکل باینری
- استریمینگ دوطرفه
- SDKهای رسمی پایتون و JS
- متریکهای بومی Prometheus
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| جنبه | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| ساختار هزینه | به ازای هر رکورد و بعد | هزینه ثابت VPS | هزینه ثابت VPS |
| حریم خصوصی دادهها | ابر اشتراکی | ۱۰۰٪ خصوصی | ۱۰۰٪ خصوصی |
| زمان راهاندازی | آنی | چند ساعت پیکربندی | ~۱۵ دقیقه |
| نگهداری | صفر | بالا (نیاز به مدیر سیستم) | صفر (خودکار) |
| Latency | وابسته به شبکه | کمترین (VPC) | کمترین (VPC) |
ساختار هزینه
حریم خصوصی دادهها
زمان راهاندازی
نگهداری
Latency
این برای چه کسانی است
کسانی که واقعاً Qdrant را روی سرور خودشان اجرا میکنند، و چه چیزی تغییر میکند.
یک بنیانگذار انفرادی
صورتحسابهای غیرقابل پیشبینی SaaS برای وکتورها، تمام حاشیه سود اولیه استارتاپ را میبلعد.
هزینههای مبتنی بر رکورد را به یک هزینه ثابت ماهانه VPS تبدیل میکند و امکان آزمایش نامحدود دادهها را فراهم میسازد.
- ایندکس کردن ۱ میلیون تکه سند برای یک اپلیکیشن جدید
- تنظیم اسنپشاتهای روزانه به فضای ذخیرهسازی خارج از سایت
- تنظیم پارامترهای HNSW برای دقت بهتر
یک مهندس انطباق و مقررات
قوانین انطباق از ارسال دادههای حساس مشتریان به ابزارهای ابری وکتور شخص ثالث جلوگیری میکند.
اقامتگاه داده (Data residency) و قابلیت حسابرسی ۱۰۰٪ را روی زیرساخت خصوصی حفظ میکند.
- پیکربندی فیلترهای متادیتا برای جداسازی مشتریان
- حسابرسی لاگهای gRPC برای کنترل دسترسی
- دیپلوی در یک بخش شبکه خصوصی
یک دانشمند داده
جستجوی معنایی استاندارد، اصطلاحات فنی خاص یا کدهای محصول را پیدا نمیکند.
جستجوی ترکیبی (hybrid search) را برای فراخوانی (recall) بهتر کلمات کلیدی در دیتاستهای فنی فعال میکند.
- مقایسه نتایج جستجوی اسپارس در برابر دنس
- ارزیابی عملکرد re-ranking به صورت محلی
- کاوش در فضای وکتور در Web UI داخلی
یک علاقهمند به آزمایشگاه خانگی (Homelab)
یک لایه حافظه دائمی و خصوصی برای LLMهای محلی بدون هزینههای اشتراک میخواهد.
یک لایه ذخیرهسازی پایدار و قوی فراهم میکند که به راحتی به نمونههای محلی Ollama متصل میشود.
- ایندکس کردن یک انبار تحقیقاتی شخصی ۱۰ ساله
- اتصال به ایجنتهای هوش مصنوعی محلی از طریق n8n
- تست کوانتایزیشن برای جای دادن وکتورها روی یک VPS کوچک
این پرامپت چیست؟
بیاموزید این پرامپت چه میکند و چگونه میتواند به شما در دستیابی به نتایج بهتر کمک کند.
جستجوی وکتور با عملکرد بالا
Qdrant یک دیتابیس وکتور متمرکز بر پروداکشن و نوشته شده به زبان Rust است که برای مدیریت دادههای با ابعاد بالا تولید شده توسط LLMهای مدرن طراحی شده است. این ابزار چالش اصلی Retrieval-Augmented Generation (RAG) را حل میکند: پیدا کردن مرتبطترین کانتکست برای یک پرامپت هوش مصنوعی در بین میلیونها سند در چند میلیثانیه. برخلاف دیتابیسهای سنتی که با دادههای بدون ساختار دستوپنجه نرم میکنند، Qdrant با وکتورها به عنوان دادههای درجه یک (first-class citizens) رفتار میکند. این ابزار از الگوریتم HNSW برای انجام جستجوهای شباهت کارآمد با فراخوانی بالا استفاده میکند و تضمین میکند که ایجنتهای هوش مصنوعی شما هر بار اطلاعات دقیقی را بازیابی کنند.
معماری جستجوی ترکیبی (Hybrid search)
یکی از مفیدترین ویژگیهای Qdrant قابلیت انجام جستجوی ترکیبی است. در توسعه عملی، جستجوی معنایی (پیدا کردن چیزها بر اساس معنا) گاهی اوقات کلمات کلیدی خاص، کدهای فنی یا نامها را از دست میدهد. Qdrant به شما اجازه میدهد هم امبدینگهای وکتور دنس برای معنا و هم وکتورهای اسپارس برای تطبیق کلمات کلیدی را در یک کالکشن ذخیره کنید. با استفاده از تکنیکهای ترکیبی مانند Reciprocal Rank Fusion، نتایجی را ارائه میدهد که بهترینهای هر دو دنیا را ترکیب میکنند. این امر دقت دستیارهای هوش مصنوعی را در حوزههای تخصصی مانند پزشکی، حقوق یا مهندسی فنی به طور قابل توجهی افزایش میدهد.
مقیاسپذیری و بهرهوری حافظه
Qdrant امبدینگهای با ابعاد بالا را به راحتی مدیریت میکند و از مدلهای محبوب OpenAI، Voyage AI و Mistral پشتیبانی میکند. در حالی که این ابزار به دلیل نگهداری ایندکسها در RAM برای حداکثر سرعت، تشنه حافظه است، پیکربندی پیشرفتهای را برای تعادل بین عملکرد و هزینه فراهم میکند. شما میتوانید ایندکسهای خاصی را برای صرفهجویی در مصرف RAM برای دیتاستهای عظیم به دیسک منتقل کنید یا از کوانتایزیشن اسکالر و باینری برای فشردهسازی وکتورها تا ۶۴ برابر استفاده کنید. این انعطافپذیری آن را به گزینه اصلی برای تیمهایی تبدیل میکند که از ابزارهای ابری وکتور مدیریتشده گرانقیمت به زیرساختهای خودمیزبان مقرونبهصرفه مهاجرت میکنند.
ساعت اول با Qdrant
پس از دیپلوی، میتوانید بلافاصله به Web UI داخلی دسترسی پیدا کنید تا اولین کالکشن خود را بسازید. شما اندازه وکتور و متریک فاصله (معمولاً Cosine یا Euclidean) را تعریف خواهید کرد. در طول ساعت اول، میتوانید آپسرت نقاط را شروع کنید که شامل یک وکتور و یک پِیلود (متادیتای JSON شما) است. پس از ایندکس شدن، میتوانید کوئریهای شباهت را با فیلترهای پیچیده اجرا کنید تا سرعت بازیابی را ببینید. نمونه شما با HTTPS ایمن شده و gRPC به طور پیشفرض فعال است، بنابراین میتوانید اپلیکیشن خود را با خیال راحت مستقیماً به سرور متصل کنید.
مردم درباره Qdrant چه میگویند
ببینید جامعه درباره Qdrant چه فکر میکند
“Pinecone: ۳۲۰۰ دلار در ماه برای ۵۰ میلیون امبدینگ. Qdrant روی r5.2xlarge در EC2: ۸۰۰ دلار در ماه. این انتزاع واقعاً کار میکند. کد کوئری شما هرگز تغییر نمیکند.”
“Qdrant برای جستجو سریعتر است زیرا نیازی به رفتوبرگشت از طریق زیرساخت SaaS ندارد. تاخیر کمتر = تجربه کاربری بهتر.”
“وکتورهای نامگذاری شده در Qdrant معماری را سادهتر کردند. جستجوی ترکیبی در تستهای من عملکرد بهتری نسبت به جستجوی معنایی خالص داشت.”
“HubSpot بیش از ۲۰ میلیارد وکتور را روی Qdrant خودمیزبان ذخیره میکند. Qdrant هرگز یک دیتابیس وکتور صرف نبود. اصطلاح «دیتابیس وکتور» اصل ماجرا را گم میکند.”
“Docker معمولاً برای دیپلوی محلی و تست بارهای کاری RAG سادهترین گزینه است.”
“هزینه اصلی نمونه Qdrant (دو هسته CPU، ۸ گیگابایت RAM) حدود ۱۳۰ دلار در ماه است. ما حدود ۱۰ گیگابایت داده یعنی حدود ۲ میلیون وکتور به همراه متادیتا را میزبانی میکنیم.”
ویدیوهای درباره Qdrant
آموزشها، بررسیها و بحثهای درباره Qdrant را تماشا کنید
“Docker معمولاً برای دیپلوی محلی و تست سادهترین راه است”
“یک کالکشن جایی است که Qdrant وکتورها، نقاط و پِیلودها را ذخیره میکند”
“دیتابیس وکتور quadrant که یک دیتابیس وکتور متنباز است”
گردش کار خود را با اتوماسیون AI
Automatio قدرت عاملهای AI، اتوماسیون وب و ادغامهای هوشمند را ترکیب میکند تا به شما کمک کند در زمان کمتر بیشتر انجام دهید.
نکات حرفهای برای Qdrant
نکات تخصصی برای کمک به شما در استفاده حداکثری از Qdrant و دستیابی به نتایج بهتر.
اولویتبندی gRPC برای جستجو
به جای REST از کلاینت gRPC در کد اپلیکیشن خود استفاده کنید؛ این کار سربار را کاهش داده و میتواند latency کوئری را تحت بار تولیدی تا ۵۰ درصد کاهش دهد.
دستهای کردن آپسرتها (Batch upserts)
هرگز وکتورها را تکتک آپلود نکنید. برای حداکثر کردن throughput ایندکسگذاری و پایدار نگه داشتن مصرف CPU، از اندازههای دسته (batch) بین ۱۰۰ تا ۵۰۰ نقطه استفاده کنید.
تنظیم هشدارهای حافظه
مانیتورینگ را به گونهای پیکربندی کنید که در صورت رسیدن به ۸۵ درصد مصرف RAM به شما هشدار دهد. این کار از کرش کردن دیتابیس توسط OOM killer لینوکس در طول ایمپورتهای داده سنگین جلوگیری میکند.
نظرات
کاربران ما چه میگویند
به هزاران کاربر راضی که گردش کار خود را متحول کردهاند بپیوندید
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
مرتبط Self-Hosted Apps
SupaBase
from $9/mo
The open source Firebase alternative. Supabase gives you a dedicated Postgres database to build your web, mobile, and AI applications. This require at least version 0.22.5 of dokploy.
Baserow
from $9/mo
Baserow is an open source database management tool that allows you to create and manage databases.
سوالات متداول درباره Qdrant
پاسخ سوالات رایج درباره Qdrant را بیابید