Qdrant Self-Hosted: Deploy dalam Satu Klik
Qdrant adalah mesin vector search berperformansi tinggi untuk AI. Automatio mendeploy-nya dengan HTTPS ke server Anda sendiri, memangkas biaya sambil menjaga...
Qdrant
DatabasesQdrant adalah mesin vector search berperformansi tinggi untuk AI. Automatio mendeploy-nya dengan HTTPS ke server Anda sendiri, memangkas biaya sambil menjaga...
Yang Anda dapat saat menerapkan Qdrant
Server yang kami sewa, biayanya, dan apa yang akan ditanyakan pemasang.
- Server
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- Mulai dari
- $9/bulan
- Penyiapan
- Tanpa konfigurasi
Termasuk di setiap penerapan
- Server khusus, satu aplikasi per mesin
- Sertifikat HTTPS diterbitkan otomatis
- Subdomain gratis, domain sendiri opsional
- Restart, ubah ukuran, snapshot, dan pemulihan
Proyek
Semua tautan halaman ini ke luar Automatio.
Terapkan Qdrant dalam satu klik
Di server Anda sendiri, dengan data Anda sendiri. Tanpa terminal, tanpa perintah Docker, tanpa sertifikat.
- 1
Pilih ukuran
Mulai dari server terkecil yang cukup untuk aplikasi. Ubah ukuran nanti tanpa instal ulang.
- 2
Tekan terapkan
Kami menyewa server, memasang aplikasi dengan Docker, dan mengarahkan subdomain ke sana.
- 3
Lihat prosesnya
Penyediaan berjalan sendiri dan butuh beberapa menit. Begitu sertifikat HTTPS terbit, aplikasi aktif.
Ukuran server
Ditagih bulanan bersama langganan Automatio. Hapus servernya, tagihan berhenti.
Kemampuan Qdrant
Jelajahi apa yang dapat dilakukan Automatio untuk kasus penggunaan ini
Mesin Hybrid Search
Qdrant mendukung embedding dense vector untuk makna dan sparse vector untuk pencarian berbasis kata kunci. Qdrant menyertakan fusi skor bawaan untuk menggabungkan hasil-hasil ini menjadi satu set tunggal. Arsitektur ini mengurangi kompleksitas pemeliharaan sistem pencarian terpisah untuk satu aplikasi.
- 1Dense vector untuk embedding
- 2Sparse vector untuk pencocokan BM25
- 3Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4Reranking hasil terintegrasi
Kemampuan Qdrant
- Mesin Hybrid Search
Qdrant mendukung embedding dense vector untuk makna dan sparse vector untuk pencarian berbasis kata kunci. Qdrant menyertakan fusi skor bawaan untuk menggabungkan hasil-hasil ini menjadi satu set tunggal. Arsitektur ini mengurangi kompleksitas pemeliharaan sistem pencarian terpisah untuk satu aplikasi.
- Dense vector untuk embedding
- Sparse vector untuk pencocokan BM25
- Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Reranking hasil terintegrasi
- Penyaringan Metadata Lanjutan
Mesin ini melakukan pemfilteran berkecepatan tinggi berdasarkan payload dokumen seperti kategori, stempel waktu, atau geolokasi. Mesin ini menangani logika boolean yang kompleks selama penelusuran HNSW untuk mempersempit hasil tanpa mengorbankan kecepatan. Ini memastikan recall yang tinggi bahkan dengan aturan bisnis yang membatasi.
- Dukungan payload JSON bertingkat (nested)
- Penyaringan geografis dan lokasi
- Filter rentang dan kecocokan (Range & Match)
- Pencarian payload teks lengkap
- Kuantisasi yang Efisien Memori
Teknik kompresi tingkat lanjut seperti kuantisasi skalar dan biner mengurangi ukuran memori embedding hingga 64x. Ini memungkinkan Anda menyimpan miliaran vector pada hardware yang lebih kecil sambil mempertahankan kualitas pencarian. Ini sangat penting untuk mengelola biaya produksi dalam skala besar.
- Kompresi Skalar dan Biner
- Dukungan Product Quantization
- Opsi penyimpanan HNSW di disk
- Over-sampling untuk recall tinggi
- gRPC Berperforma Tinggi
Selain API REST standar, database ini menyediakan antarmuka gRPC biner untuk komunikasi latensi rendah. Ini jauh lebih cepat untuk lingkungan produksi dengan throughput tinggi di mana overhead jaringan menjadi hambatan. Ini adalah metode pilihan untuk membangun AI agent real-time.
- Efisiensi protokol biner
- Streaming dua arah (bidirectional)
- SDK resmi Python dan JS
- Metrik Prometheus bawaan
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| Aspek | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| Bentuk Biaya | Per record dan dimensi | Biaya VPS tetap | Biaya VPS tetap |
| Privasi Data | Cloud Bersama | 100% Pribadi | 100% Pribadi |
| Waktu Setup | Instan | Jam konfigurasi | ~15 Menit |
| Pemeliharaan | Nol | Tinggi (Butuh Sysadmin) | Nol (Otomatis) |
| Latensi | Tergantung Jaringan | Terendah (VPC) | Terendah (VPC) |
Bentuk Biaya
Privasi Data
Waktu Setup
Pemeliharaan
Latensi
Untuk siapa ini
Orang yang benar-benar menjalankan Qdrant di server mereka sendiri, dan apa yang berubah.
seorang solo founder
Tagihan SaaS vector yang tidak dapat diprediksi menggerus seluruh margin tahap awal.
Beralih dari biaya berbasis record ke biaya VPS bulanan tetap, memungkinkan eksperimen data tanpa batas.
- Mengindeks 1 juta chunk dokumen untuk aplikasi baru
- Menyiapkan snapshot harian ke penyimpanan off-site
- Menyetel parameter HNSW untuk akurasi yang lebih baik
seorang engineer regulasi
Aturan kepatuhan mencegah pengiriman data klien yang sensitif ke cloud vector pihak ketiga.
Mempertahankan 100% residensi data dan kemampuan audit pada infrastruktur pribadi.
- Mengkonfigurasi filter metadata untuk isolasi klien
- Mengaudit log gRPC untuk kontrol akses
- Mendeploy dalam segmen jaringan pribadi
seorang data scientist
Pencarian semantik standar tidak menemukan istilah teknis atau kode produk tertentu.
Memungkinkan hybrid search untuk keyword recall yang lebih tinggi pada dataset teknis.
- Membandingkan hasil sparse vs dense search
- Mengevaluasi performa reranking secara lokal
- Menjelajahi vector space di Web UI bawaan
seorang penghobi homelab
Ingin lapisan memori permanen dan pribadi untuk LLM lokal tanpa biaya langganan.
Menyediakan lapisan penyimpanan persistent yang kuat dan mudah dihubungkan ke instance Ollama lokal.
- Mengindeks penyimpanan riset pribadi selama 10 tahun
- Menghubungkan ke AI agent lokal melalui n8n
- Menguji kuantisasi agar vector muat di VPS kecil
Apa Itu Prompt Ini?
Pelajari apa yang dilakukan prompt ini dan bagaimana dapat membantu Anda mencapai hasil yang lebih baik.
Vector search berperformansi tinggi
Qdrant adalah database vector yang berfokus pada produksi yang ditulis dalam bahasa Rust, dirancang untuk menangani data berdimensi tinggi yang dihasilkan oleh Large Language Models modern. Qdrant memecahkan tantangan inti dari Retrieval-Augmented Generation (RAG): menemukan konteks yang paling relevan untuk prompt AI di antara jutaan dokumen dalam hitungan milidetik. Tidak seperti database tradisional yang kesulitan dengan data tidak terstruktur, Qdrant memperlakukan vector sebagai first-class citizen. Qdrant memanfaatkan algoritma HNSW untuk melakukan pencarian kemiripan yang efisien dengan recall yang tinggi, memastikan AI agent Anda mengambil informasi yang akurat setiap saat.
Arsitektur hybrid search
Salah satu fitur paling berguna dari Qdrant adalah kemampuannya untuk melakukan hybrid search. Dalam pengembangan praktis, pencarian semantik (mencari berdasarkan makna) terkadang melewatkan kata kunci tertentu, kode teknis, atau nama. Qdrant memungkinkan Anda menyimpan dense vector untuk makna dan sparse vector untuk pencocokan kata kunci dalam koleksi yang sama. Dengan menggunakan teknik fusi seperti Reciprocal Rank Fusion, Qdrant menghasilkan hasil yang menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia. Ini secara signifikan meningkatkan akurasi asisten AI dalam domain khusus seperti kedokteran, hukum, atau teknik.
Penskalaan dan efisiensi memori
Qdrant menangani embedding berdimensi tinggi dengan mudah, mendukung model populer dari OpenAI, Voyage AI, dan Mistral. Meskipun haus memori karena menjaga indeks di RAM demi kecepatan maksimum, Qdrant menyediakan konfigurasi tingkat lanjut untuk menyeimbangkan performa dan biaya. Anda dapat memindahkan indeks tertentu ke disk untuk menghemat RAM untuk dataset besar atau menggunakan kuantisasi skalar dan biner untuk mengompresi vector hingga 64 kali lipat. Fleksibilitas ini menjadikannya pilihan utama bagi tim yang beralih dari cloud vector terkelola yang mahal ke infrastruktur self-hosted yang hemat biaya.
Jam pertama dengan Qdrant
Setelah deployment, Anda dapat langsung mengakses Web UI bawaan untuk membuat koleksi pertama Anda. Anda akan menentukan ukuran vector dan metrik jarak (biasanya Cosine atau Euclidean). Dalam jam pertama, Anda dapat mulai melakukan upsert poin, yang terdiri dari vector dan payload (metadata JSON Anda). Setelah diindeks, Anda dapat menjalankan kueri kemiripan dengan filter kompleks untuk melihat kecepatan pengambilan data Anda. Instance Anda diamankan dengan HTTPS dan gRPC diaktifkan secara default, sehingga Anda dapat dengan aman menghubungkan aplikasi Anda langsung ke server.
Apa Kata Orang Tentang Qdrant
Lihat apa yang dipikirkan komunitas tentang Qdrant
“Pinecone: $3.200/bulan pada 50 juta embedding. Qdrant di r5.2xlarge EC2: $800/bulan. Abstraksinya benar-benar berfungsi. Kode kueri Anda tidak pernah berubah.”
“Qdrant lebih cepat untuk pencarian karena tidak perlu melakukan round-trip melalui infrastruktur SaaS. Latensi lebih rendah = pengalaman pengguna lebih baik.”
“Named vector Qdrant menyederhanakan arsitektur. Hybrid search mengungguli pencarian semantik murni dalam pengujian saya.”
“HubSpot menyimpan lebih dari 20 miliar vector di Qdrant self-hosted. Qdrant sebenarnya bukan sekadar database vector. Istilah 'Database Vector' melewatkan intinya.”
“Docker biasanya yang paling mudah untuk deployment lokal dan pengujian untuk beban kerja RAG.”
“Biaya utama adalah instance Qdrant (2vCPU, RAM 8GB) sebesar $130/bulan. Kami meng-host sekitar 10GB data, yang berarti sekitar 2 juta vector dengan metadata.”
Video Tentang Qdrant
Tonton tutorial, ulasan, dan diskusi tentang Qdrant
“Docker biasanya yang paling mudah untuk deployment lokal dan pengujian”
“Koleksi adalah tempat Qdrant menyimpan vector, poin, dan payload”
“Qdrant vector store adalah database vector open-source”
Tingkatkan alur kerja Anda dengan Otomatisasi AI
Automatio menggabungkan kekuatan agen AI, otomatisasi web, dan integrasi cerdas untuk membantu Anda mencapai lebih banyak dalam waktu lebih singkat.
Tips Pro untuk Qdrant
Tips ahli untuk memaksimalkan Qdrant.
Prioritaskan gRPC untuk pencarian
Gunakan klien gRPC alih-alih REST dalam kode aplikasi Anda; ini mengurangi overhead dan dapat memotong latensi kueri hingga 50% di bawah beban produksi.
Lakukan upsert secara batch
Jangan pernah mengunggah vector satu per satu. Gunakan ukuran batch 100 hingga 500 poin untuk memaksimalkan throughput pengindeksan dan menjaga penggunaan CPU tetap stabil.
Atur peringatan memori
Konfigurasikan pemantauan untuk memperingatkan Anda pada penggunaan RAM 85%. Ini mencegah Linux OOM killer menghentikan paksa database selama impor data besar.
Testimoni
Apa Kata Pengguna Kami
Bergabunglah dengan ribuan pengguna puas yang telah mengubah alur kerja mereka
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.
Terkait 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.
Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Qdrant
Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Qdrant