Qdrant Self-Hosted: Wdrożenie jednym kliknięciem
Qdrant to wysokowydajny silnik wyszukiwania wektorowego dla AI. Automatio wdraża go z HTTPS na Twoim własnym serwerze, obniżając koszty i chroniąc prywatność...
Qdrant
DatabasesQdrant to wysokowydajny silnik wyszukiwania wektorowego dla AI. Automatio wdraża go z HTTPS na Twoim własnym serwerze, obniżając koszty i chroniąc prywatność...
Co dostajesz, wdrażając Qdrant
Serwer, który wynajmujemy, ile kosztuje i o co zapyta instalator.
- Serwer
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- Od
- $9/mies.
- Konfiguracja
- Bez konfiguracji
W każdym wdrożeniu
- Dedykowany serwer, jedna aplikacja na maszynę
- Certyfikat HTTPS wystawiany automatycznie
- Darmowa subdomena, własna domena opcjonalnie
- Restart, zmiana rozmiaru, migawki i przywracanie
Projekt
Wszystko, do czego ta strona linkuje poza Automatio.
Wdróż Qdrant jednym kliknięciem
Na Twoim serwerze, z Twoimi danymi. Bez terminala, bez poleceń Dockera, bez certyfikatów.
- 1
Wybierz rozmiar
Zacznij od najmniejszego serwera, który wystarczy aplikacji. Rozmiar zmienisz później bez reinstalacji.
- 2
Kliknij wdróż
Wynajmujemy serwer, instalujemy aplikację przez Dockera i kierujemy na nią subdomenę.
- 3
Patrz, jak startuje
Provisioning działa sam i trwa kilka minut. Gdy pojawi się certyfikat HTTPS, aplikacja działa.
Rozmiar serwera
Rozliczane miesięcznie z subskrypcją Automatio. Usuń serwer, a opłata się kończy.
Możliwości Qdrant
Sprawdź, co Automatio może zrobić dla tego przypadku użycia
Hybrydowy silnik wyszukiwania
Qdrant obsługuje zarówno gęste embeddingi wektorowe dla znaczenia, jak i rzadkie wektory do wyszukiwania opartego na słowach kluczowych. Posiada wbudowaną fuzję wyników, łącząc je w jeden zestaw. Taka architektura zmniejsza złożoność utrzymywania osobnych systemów wyszukiwania dla jednej aplikacji.
- 1Gęste wektory dla embeddingów
- 2Rzadkie wektory do dopasowywania BM25
- 3Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4Zintegrowany reranking wyników
Możliwości Qdrant
- Hybrydowy silnik wyszukiwania
Qdrant obsługuje zarówno gęste embeddingi wektorowe dla znaczenia, jak i rzadkie wektory do wyszukiwania opartego na słowach kluczowych. Posiada wbudowaną fuzję wyników, łącząc je w jeden zestaw. Taka architektura zmniejsza złożoność utrzymywania osobnych systemów wyszukiwania dla jednej aplikacji.
- Gęste wektory dla embeddingów
- Rzadkie wektory do dopasowywania BM25
- Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Zintegrowany reranking wyników
- Zaawansowane filtrowanie metadanych
Silnik wykonuje szybkie filtrowanie na podstawie payloadów dokumentów, takich jak kategorie, znaczniki czasu czy geolokalizacja. Radzi sobie ze złożoną logiką logiczną podczas przeszukiwania grafu HNSW, zwężając wyniki bez utraty prędkości. Zapewnia to wysoką jakość odzyskiwania danych nawet przy restrykcyjnych regułach biznesowych.
- Obsługa zagnieżdżonych payloadów JSON
- Filtrowanie geograficzne i lokalizacyjne
- Filtry zakresu i dopasowania
- Wyszukiwanie pełnotekstowe w payloadzie
- Wydajna pamięciowo kwantyzacja
Zaawansowane techniki kompresji, takie jak kwantyzacja skalarna i binarna, zmniejszają ślad pamięciowy embeddingów nawet 64-krotnie. Pozwala to przechowywać miliardy wektorów na mniejszym sprzęcie przy zachowaniu wysokiej jakości wyszukiwania, co ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji kosztów produkcyjnych na skalę.
- Kompresja skalarna i binarna
- Obsługa Product Quantization
- Opcje przechowywania HNSW na dysku
- Próbkowanie nadmiarowe dla wysokiego recall
- Wysokowydajne gRPC
Oprócz standardowego API REST, baza danych udostępnia binarny interfejs gRPC zapewniający niską latencję. Jest on znacznie szybszy w środowiskach produkcyjnych o wysokim throughput, gdzie narzut sieciowy stanowi wąskie gardło. To preferowana metoda budowania agentów AI czasu rzeczywistego.
- Wydajność protokołu binarnego
- Streaming dwukierunkowy
- Oficjalne SDK dla Pythona i JS
- Natywne metryki Prometheus
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| Aspekt | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| Struktura kosztów | Za rekord i wymiar | Stały koszt VPS | Stały koszt VPS |
| Prywatność danych | Współdzielona chmura | 100% prywatne | 100% prywatne |
| Czas instalacji | Natychmiast | Godziny konfiguracji | ~15 minut |
| Utrzymanie | Zero | Wysoki (wymagany sysadmin) | Zero (zautomatyzowane) |
| Latencja | Zależna od sieci | Najniższa (VPC) | Najniższa (VPC) |
Struktura kosztów
Prywatność danych
Czas instalacji
Utrzymanie
Latencja
Dla kogo to jest
Ludzie, którzy naprawdę uruchamiają Qdrant na własnym serwerze, i co się dzięki temu zmienia.
samodzielny founder
Nieprzewidywalne rachunki za wektorowe SaaS-y pożerają marżę na wczesnym etapie.
Przechodzi z opłat za rekordy na stały miesięczny koszt VPS, co pozwala na nielimitowane eksperymenty z danymi.
- Zindeksuj 1M fragmentów dokumentów dla nowej aplikacji
- Skonfiguruj codzienne snapshoty do zewnętrznego magazynu
- Dostosuj parametry HNSW pod kątem lepszej dokładności
inżynier ds. zgodności z przepisami
Zasady zgodności uniemożliwiają przesyłanie wrażliwych danych klientów do zewnętrznych chmur wektorowych.
Utrzymuje 100% rezydencji danych i pełną audytowalność na prywatnej infrastrukturze.
- Skonfiguruj filtry metadanych do izolacji klientów
- Audytuj logi gRPC pod kątem kontroli dostępu
- Wdróż w segmencie sieci prywatnej
data scientist
Standardowe wyszukiwanie semantyczne nie znajduje konkretnych terminów technicznych ani kodów produktów.
Włącza wyszukiwanie hybrydowe dla lepszego dopasowania słów kluczowych w zbiorach technicznych.
- Porównaj wyniki wyszukiwania rzadkiego i gęstego
- Oceń wydajność rerankingu lokalnie
- Przeglądaj przestrzeń wektorową we wbudowanym interfejsie Web UI
entuzjasta domowego laboratorium
Chce stałej, prywatnej warstwy pamięci dla lokalnych LLM bez opłat subskrypcyjnych.
Zapewnia solidną warstwę trwałego magazynowania, która łatwo łączy się z lokalnymi instancjami Ollama.
- Zindeksuj osobiste archiwum badań z 10 lat
- Połącz z lokalnymi agentami AI przez n8n
- Przetestuj kwantyzację, aby zmieścić wektory na małym VPS
Czym jest ten prompt?
Dowiedz sie, co robi ten prompt i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.
Wysokowydajne wyszukiwanie wektorowe
Qdrant to nastawiona na produkcję baza danych wektorowych napisana w języku Rust, zaprojektowana do obsługi danych wielowymiarowych generowanych przez nowoczesne modele LLM (Large Language Models). Rozwiązuje ona kluczowe wyzwanie Retrieval-Augmented Generation (RAG): odnajdywanie najbardziej istotnego kontekstu dla promptu AI pośród milionów dokumentów w milisekundy. W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych, które radzą sobie słabo z danymi nieustrukturyzowanymi, Qdrant traktuje wektory jako obywatele pierwszej kategorii. Wykorzystuje algorytm HNSW do wydajnego wyszukiwania podobieństwa z wysokim wskaźnikiem recall, gwarantując, że Twoje agenty AI za każdym razem pobierają precyzyjne informacje.
Architektura wyszukiwania hybrydowego
Jedną z najbardziej przydatnych funkcji Qdranta jest zdolność do przeprowadzania wyszukiwania hybrydowego. W praktyce programistycznej wyszukiwanie semantyczne (wyszukiwanie po znaczeniu) czasami pominie konkretne słowa kluczowe, kody techniczne lub nazwy. Qdrant pozwala przechowywać w tej samej kolekcji zarówno gęste wektory reprezentujące znaczenie, jak i rzadkie wektory do dopasowywania słów kluczowych. Korzystając z technik fuzji, takich jak Reciprocal Rank Fusion, dostarcza wyniki łączące zalety obu podejść. Znacząco zwiększa to dokładność asystentów AI w wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak medycyna, prawo czy inżynieria.
Skalowalność i wydajność pamięciowa
Qdrant z łatwością radzi sobie z wielowymiarowymi embeddingami, wspierając popularne modele od OpenAI, Voyage AI i Mistral. Choć zużywa dużo pamięci RAM, ponieważ trzyma indeksy w pamięci dla maksymalnej prędkości, oferuje zaawansowaną konfigurację równoważącą wydajność i koszty. Możesz przenieść wybrane indeksy na dysk, aby zaoszczędzić RAM przy gigantycznych zbiorach danych, lub użyć kwantyzacji skalarnej i binarnej do skompresowania wektorów nawet 64-krotnie. Ta elastyczność czyni go topowym wyborem dla zespołów przechodzących z drogich zarządzanych chmur wektorowych na opłacalną infrastrukturę self-hosted.
Pierwsza godzina z Qdrantem
Po wdrożeniu możesz od razu uzyskać dostęp do wbudowanego interfejsu Web UI, aby utworzyć swoją pierwszą kolekcję. Określisz w nim rozmiar wektora oraz metrykę dystansu (zazwyczaj Cosine lub Euclidean). W ciągu pierwszej godziny możesz zacząć przesyłać punkty (upserts), składające się z wektora oraz payloadu (metadanych JSON). Po zindeksowaniu możesz uruchamiać zapytania o podobieństwo ze złożonymi filtrami, aby sprawdzić szybkość pobierania. Twoja instancja jest zabezpieczona protokołem HTTPS, a gRPC jest domyślnie włączone, co pozwala na bezpieczne i bezpośrednie połączenie aplikacji z serwerem.
Co mowia ludzie o Qdrant
Zobacz, co spolecznosc mysli o Qdrant
“Pinecone: 3200 USD/miesiąc przy 50 mln embeddingów. Qdrant na r5.2xlarge EC2: 800 USD/miesiąc. Ta abstrakcja faktycznie działa. Kod zapytań nigdy się nie zmienia.”
“Qdrant jest szybszy w wyszukiwaniu, ponieważ nie musi wykonywać rundy zapytania przez infrastrukturę SaaS. Niższa latencja = lepsze doświadczenie użytkownika.”
“Nazwane wektory w Qdrancie uprościły architekturę. Wyszukiwanie hybrydowe w moich testach przerosło czyste wyszukiwanie semantyczne.”
“HubSpot przechowuje ponad 20 mld wektorów na samodzielnie hostowanym Qdrancie. Qdrant nigdy nie był zwykłą bazą wektorową. Określenie „baza danych wektorowa” mija się z celem.”
“Docker jest zazwyczaj najwygodniejszy do lokalnego wdrażania i testowania obciążeń RAG.”
“Główny koszt to instancja Qdrant (2vCPU, 8 GB RAM) za 130 USD/miesiąc. Hostujemy około 10 GB danych, co oznacza około 2 mln wektorów z metadanymi.”
Filmy o Qdrant
Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o Qdrant
“Docker jest zazwyczaj najprostszy do lokalnego wdrażania i testowania”
“Kolekcja to miejsce, w którym Qdrant przechowuje wektory, punkty i payloady”
“Qdrant to wektorowa baza danych o otwartym kodzie źródłowym (open-source)”
Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI
Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.
Porady Pro dla Qdrant
Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać Qdrant.
Priorytet dla gRPC przy wyszukiwaniu
Używaj klienta gRPC zamiast REST w kodzie swojej aplikacji – redukuje to narzut i może obniżyć latencję zapytań o 50% pod obciążeniem produkcyjnym.
Wysyłaj upserty w partiach
Nigdy nie przesyłaj wektorów pojedynczo. Używaj rozmiarów paczek od 100 do 500 punktów, aby maksymalizować throughput indeksowania i utrzymać stabilne użycie CPU.
Ustaw alerty pamięci
Skonfiguruj monitorowanie, aby alertowało przy 85% użycia RAM. Zapobiega to awariom bazy danych spowodowanym przez linuksowy mechanizm OOM killer podczas dużych importów danych.
Opinie
Co mowia nasi uzytkownicy
Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow
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.
Powiazane 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.
Często Zadawane Pytania o Qdrant
Znajdź odpowiedzi na częste pytania o Qdrant