Qdrant Self-Hosted : Déployez en un clic
Qdrant est un moteur de recherche vectorielle haute performance pour l'IA. Automatio le déploie avec HTTPS sur votre propre serveur, réduisant les coûts tout...
Qdrant
DatabasesQdrant est un moteur de recherche vectorielle haute performance pour l'IA. Automatio le déploie avec HTTPS sur votre propre serveur, réduisant les coûts tout...
Ce que vous obtenez en déployant Qdrant
Le serveur loué, son coût, et ce que l'installateur vous demandera.
- Serveur
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- À partir de
- 9 $/mois
- Installation
- Aucune configuration requise
Inclus dans chaque déploiement
- Serveur dédié, une application par machine
- Certificat HTTPS émis automatiquement
- Sous-domaine gratuit, domaine personnalisé en option
- Redémarrage, redimensionnement, instantanés et restauration
Le projet
Tout ce que cette page référence en dehors d'Automatio.
Déployez Qdrant en un clic
Sur votre propre serveur, avec vos propres données. Pas de terminal, pas de commandes Docker, pas de certificats.
- 1
Choisissez une taille
Commencez par le plus petit serveur qui convient à l'application. Vous pourrez l'agrandir sans réinstaller.
- 2
Appuyez sur déployer
Nous louons le serveur, installons l'application avec Docker et pointons un sous-domaine dessus.
- 3
Regardez-la démarrer
Le provisionnement se fait tout seul et prend quelques minutes. Dès que le certificat HTTPS arrive, l'application est en ligne.
Taille du serveur
Facturé mensuellement avec votre abonnement Automatio. Détruisez le serveur quand vous voulez et la facturation s'arrête.
Capacités de Qdrant
Découvrez ce qu'Automatio peut faire pour ce cas d'utilisation
Moteur de recherche hybride
Qdrant prend en charge à la fois les embeddings de vectors denses pour le sens et les vectors sparse pour la recherche basée sur des mots-clés. Il inclut une fusion de scores intégrée pour combiner ces résultats en un seul ensemble. Cette architecture réduit la complexité de maintenance de systèmes de recherche séparés pour une même application.
- 1Vectors denses pour les embeddings
- 2Vectors sparse pour la correspondance BM25
- 3Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4Re-ranking des résultats intégré
Capacités de Qdrant
- Moteur de recherche hybride
Qdrant prend en charge à la fois les embeddings de vectors denses pour le sens et les vectors sparse pour la recherche basée sur des mots-clés. Il inclut une fusion de scores intégrée pour combiner ces résultats en un seul ensemble. Cette architecture réduit la complexité de maintenance de systèmes de recherche séparés pour une même application.
- Vectors denses pour les embeddings
- Vectors sparse pour la correspondance BM25
- Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Re-ranking des résultats intégré
- Filtrage avancé des métadonnées
Le moteur effectue un filtrage ultra-rapide basé sur les payloads des documents tels que les catégories, les horodatages ou la géolocalisation. Il gère une logique booléenne complexe lors de la traversée HNSW pour affiner les résultats sans sacrifier la vitesse. Cela garantit un rappel élevé même avec des règles métier restrictives.
- Prise en charge des payloads JSON imbriqués
- Filtrage géographique et de localisation
- Filtres de plage (range) et de correspondance (match)
- Recherche en texte intégral sur les payloads
- Quantification économe en mémoire
Des techniques de compression avancées telles que la quantification scalaire et binaire réduisent l'empreinte mémoire des embeddings jusqu'à 64x. Cela vous permet de stocker des milliards de vectors sur du matériel plus modeste tout en maintenant la qualité de recherche. C'est essentiel pour maîtriser les coûts de production à grande échelle.
- Compression scalaire et binaire
- Prise en charge de la quantification de produits (Product Quantization)
- Options de stockage HNSW sur disque
- Sur-échantillonnage pour un rappel élevé
- gRPC haute performance
En plus d'une API REST standard, la base de données fournit une interface gRPC binaire pour une communication à faible latence. C'est nettement plus rapide pour les environnements de production à fort débit où la surcharge réseau constitue un goulet d'étranglement. C'est la méthode privilégiée pour construire des agents IA en temps réel.
- Efficacité du protocole binaire
- Streaming bidirectionnel
- SDKs officiels Python et JS
- Métriques Prometheus natives
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| Aspect | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| Structure des coûts | Par record et par dimension | Coût VPS fixe | Coût VPS fixe |
| Confidentialité des données | Cloud partagé | 100 % Privé | 100 % Privé |
| Temps d'installation | Instantané | Heures de configuration | ~15 minutes |
| Maintenance | Zéro | Élevée (Admin sys requis) | Zéro (Automatisée) |
| Latence | Dépend du réseau | La plus basse (VPC) | La plus basse (VPC) |
Structure des coûts
Confidentialité des données
Temps d'installation
Maintenance
Latence
À qui ça s'adresse
Les personnes qui font vraiment tourner Qdrant sur leur propre serveur, et ce que ça change.
un fondateur solo
Les factures SaaS imprévisibles pour les vectors absorbent toute la marge des débuts.
Passe de frais basés sur les records à un coût de VPS mensuel fixe, permettant une expérimentation illimitée des données.
- Indexer 1M de chunks de documents pour une nouvelle application
- Configurer des snapshots quotidiens vers un stockage externe
- Ajuster les paramètres HNSW pour une meilleure précision
un ingénieur en conformité
Les règles de conformité empêchent d'envoyer des données clients sensibles vers des clouds de vectors tiers.
Maintient une résidence et une auditabilité des données à 100 % sur une infrastructure privée.
- Configurer des filtres de métadonnées pour l'isolation des clients
- Auditer les logs gRPC pour le contrôle d'accès
- Déployer au sein d'un segment réseau privé
un data scientist
La recherche sémantique standard ne trouve pas de termes techniques spécifiques ou de codes produits.
Permet la recherche hybride pour un meilleur rappel de mots-clés sur des datasets techniques.
- Comparer les résultats de recherche sparse et dense
- Évaluer les performances de re-ranking en local
- Explorer l'espace vectoriel dans l'interface Web intégrée
un passionné de homelab
Souhaite une couche de mémoire permanente et privée pour les LLM locaux sans frais d'abonnement.
Fournit une couche de stockage persistant robuste qui se connecte facilement aux instances Ollama locales.
- Indexer un coffre-fort de recherche personnel de 10 ans
- Se connecter à des agents IA locaux via n8n
- Tester la quantification pour faire tenir les vectors sur un petit VPS
Qu'est-ce que ce Prompt?
Découvrez ce que fait ce prompt et comment il peut vous aider à obtenir de meilleurs résultats.
Recherche vectorielle haute performance
Qdrant est une base de données vectorielle orientée production écrite en Rust, conçue pour gérer les données à haute dimension générées par les grands modèles de langage modernes. Elle résout le défi central de la génération augmentée par récupération (RAG) : trouver le contexte le plus pertinent pour un prompt d'IA parmi des millions de documents en quelques millisecondes. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui peinent avec les données non structurées, Qdrant traite les vectors comme des citoyens de première classe. Elle utilise l'algorithme HNSW pour effectuer des recherches de similarité efficaces avec un rappel élevé, garantissant que vos agents IA récupèrent des informations précises à chaque fois.
Architecture de recherche hybride
L'une des fonctionnalités les plus utiles de Qdrant est sa capacité à effectuer une recherche hybride. En développement pratique, la recherche sémantique (trouver des éléments par leur sens) passe parfois à côté de mots-clés spécifiques, de codes techniques ou de noms. Qdrant vous permet de stocker à la fois des vectors denses pour le sens et des vectors sparse pour la correspondance par mots-clés dans la même collection. En utilisant des techniques de fusion telles que la Reciprocal Rank Fusion, elle fournit des résultats combinant le meilleur des deux mondes. Cela augmente considérablement la précision des assistants IA dans des domaines spécialisés tels que la médecine, le droit ou l'ingénierie technique.
Évolutivité et efficacité mémoire
Qdrant gère facilement les embeddings à haute dimension, prenant en charge les modèles populaires d'OpenAI, Voyage AI et Mistral. Bien qu'elle soit gourmande en mémoire car elle conserve les index en RAM pour une vitesse maximale, elle offre une configuration avancée pour équilibrer performance et coût. Vous pouvez déplacer des index spécifiques sur le disque pour économiser de la RAM sur des datasets massifs ou utiliser la quantification scalaire et binaire pour compresser les vectors jusqu'à 64 fois. Cette flexibilité en fait un choix de premier ordre pour les équipes qui passent de clouds vectoriels managés onéreux à une infrastructure auto-hébergée rentable.
La première heure avec Qdrant
Après le déploiement, vous pouvez immédiatement accéder à l'interface Web intégrée pour créer votre première collection. Vous définirez la taille du vector et la métrique de distance (généralement Cosine ou Euclidienne). Au cours de la première heure, vous pouvez commencer à effectuer des upserts de points, qui secomposent d'un vector et d'un payload (vos métadonnées JSON). Une fois indexé, vous pouvez exécuter des requêtes de similarité avec des filtres complexes pour constater la vitesse de votre récupération. Votre instance est sécurisée avec HTTPS et gRPC est activé par défaut, ce qui vous permet de connecter votre application en toute sécurité directement au serveur.
Ce que les gens disent de Qdrant
Voyez ce que la communauté pense de Qdrant
“Pinecone : 3 200 $/mois pour 50M d'embeddings. Qdrant sur r5.2xlarge EC2 : 800 $/mois. L'abstraction fonctionne réellement. Votre code de requête ne change jamais.”
“Qdrant est plus rapide pour la recherche car il n'a pas à faire d'allers-retours à travers l'infrastructure SaaS. Moins de latence = meilleure expérience utilisateur.”
“Les named vectors de Qdrant ont simplifié l'architecture. La recherche hybride a surpassé la recherche sémantique pure lors de mes tests.”
“HubSpot stocke plus de 20 milliards de vectors sur Qdrant auto-hébergé. Qdrant n'a jamais été une base de données vectorielle. 'Base de données vectorielle' passe à côté du sujet.”
“Docker est généralement le plus simple pour le déploiement local et les tests pour les charges de travail RAG.”
“Le coût principal est l'instance Qdrant (2 vCPU, 8 Go de RAM) pour 130 $/mois. Nous hébergeons environ 10 Go de données, soit environ 2M de vectors avec leurs métadonnées.”
Vidéos sur Qdrant
Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Qdrant
“Docker est normalement le plus simple pour le déploiement local et les tests”
“Une collection est l'endroit où Qdrant stocke les vectors, les points et les payloads”
“Qdrant Vector store qui est une base de données vectorielle open-source”
Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA
Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.
Conseils Pro pour Qdrant
Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Qdrant.
Prioriser gRPC pour la recherche
Utilisez le client gRPC au lieu de REST dans le code de votre application ; cela réduit la surcharge et peut diviser la latence des requêtes par deux en charge de production.
Batcher vos upserts
Ne téléchargez jamais les vectors un par un. Utilisez des tailles de batch de 100 à 500 points pour maximiser le débit d'indexation et maintenir l'utilisation du CPU stable.
Configurer des alertes mémoire
Configurez la surveillance pour vous alerter à 85 % d'utilisation de la RAM. Cela évite que le mécanisme OOM killer de Linux ne plante la base de données lors d'importations massives de données.
Témoignages
Ce Que Disent Nos Utilisateurs
Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail
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.
Associés 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.
Questions Fréquentes sur Qdrant
Trouvez des réponses aux questions courantes sur Qdrant