Qdrant แบบ Self-Hosted: Deploy ได้ในคลิกเดียว
Qdrant คือ vector search engine ประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI Automatio ช่วย deploy พร้อม HTTPS บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง ช่วยลดต้นทุนในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อม...
Qdrant
DatabasesQdrant คือ vector search engine ประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI Automatio ช่วย deploy พร้อม HTTPS บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง ช่วยลดต้นทุนในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อม...
สิ่งที่คุณได้เมื่อดีพลอย Qdrant
เซิร์ฟเวอร์ที่เราเช่าให้ ราคา และสิ่งที่ตัวติดตั้งจะถามคุณ
- เซิร์ฟเวอร์
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- เริ่มที่
- $9/เดือน
- การติดตั้ง
- ไม่ต้องตั้งค่า
รวมอยู่ในทุกการดีพลอย
- เซิร์ฟเวอร์เฉพาะ หนึ่งแอปต่อหนึ่งเครื่อง
- ออกใบรับรอง HTTPS อัตโนมัติ
- ซับโดเมนฟรี ใช้โดเมนของคุณเองได้
- รีสตาร์ท ปรับขนาด สแนปช็อต และกู้คืน
โปรเจกต์
ทุกลิงก์บนหน้านี้ที่ออกนอก Automatio
ดีพลอย Qdrant ในคลิกเดียว
บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง พร้อมข้อมูลของคุณเอง ไม่ต้องใช้เทอร์มินัล ไม่ต้องพิมพ์คำสั่ง Docker ไม่ต้องตั้งค่าใบรับรอง
- 1
เลือกขนาด
เริ่มจากเซิร์ฟเวอร์เล็กที่สุดที่พอ แล้วค่อยขยายทีหลังโดยไม่ต้องติดตั้งใหม่
- 2
กดดีพลอย
เราเช่าเซิร์ฟเวอร์ ติดตั้งแอปด้วย Docker แล้วชี้ซับโดเมนมาที่แอป
- 3
รอดูมันขึ้น
ระบบจัดเตรียมทำงานเองใช้เวลาไม่กี่นาที เมื่อได้ใบรับรอง HTTPS แอปก็พร้อมใช้งาน
ขนาดเซิร์ฟเวอร์
เรียกเก็บรายเดือนพร้อมแพ็กเกจ Automatio ลบเซิร์ฟเวอร์เมื่อไรค่าใช้จ่ายก็หยุด
ความสามารถของ Qdrant
สำรวจสิ่งที่ Automatio สามารถทำได้สำหรับกรณีการใช้งานนี้
เครื่องมือค้นหาแบบไฮบริด (Hybrid Search Engine)
Qdrant รองรับทั้ง dense vector embeddings สำหรับความหมาย และ sparse vectors สำหรับการค้นหาด้วยคีย์เวิร์ด พร้อมระบบรวมคะแนนในตัวเพื่อรวมผลลัพธ์เหล่านี้เป็นชุดเดียว สถาปัตยกรรมนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการดูแลรักษาระบบค้นหาแยกต่างหากสำหรับแอปพลิเคชันเดียว
- 1Dense vectors สำหรับ embeddings
- 2Sparse vectors สำหรับการจับคู่แบบ BM25
- 3Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4ระบบจัดอันดับผลลัพธ์ใหม่ในตัว
ความสามารถของ Qdrant
- เครื่องมือค้นหาแบบไฮบริด (Hybrid Search Engine)
Qdrant รองรับทั้ง dense vector embeddings สำหรับความหมาย และ sparse vectors สำหรับการค้นหาด้วยคีย์เวิร์ด พร้อมระบบรวมคะแนนในตัวเพื่อรวมผลลัพธ์เหล่านี้เป็นชุดเดียว สถาปัตยกรรมนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการดูแลรักษาระบบค้นหาแยกต่างหากสำหรับแอปพลิเคชันเดียว
- Dense vectors สำหรับ embeddings
- Sparse vectors สำหรับการจับคู่แบบ BM25
- Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- ระบบจัดอันดับผลลัพธ์ใหม่ในตัว
- การกรอง Metadata ขั้นสูง
ระบบสามารถกรองข้อมูลความเร็วสูงตาม payload ของเอกสาร เช่น หมวดหมู่, แสตมป์เวลา หรือตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ โดยจัดการตรรกะแบบ boolean ที่ซับซ้อนในระหว่างการท่องผ่านโครงสร้าง HNSW เพื่อจำกัดผลลัพธ์ให้แคบลงโดยไม่ลดทอนความเร็ว สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการเรียกคืนข้อมูลมีความแม่นยำสูงแม้จะมีกฎธุรกิจที่เข้มงวดก็ตาม
- รองรับ Nested JSON payload
- การกรองตามภูมิศาสตร์และสถานที่
- ตัวกรองช่วง (Range) และการจับคู่ (Match)
- การค้นหา payload แบบ Full-text
- การทำ Quantization ที่ประหยัดหน่วยความจำ
เทคนิคการบีบอัดขั้นสูง เช่น scalar และ binary quantization ช่วยลดการใช้หน่วยความจำของ embeddings ลงได้ถึง 64 เท่า ทำให้คุณสามารถจัดเก็บเวกเตอร์นับพันล้านรายการบนฮาร์ดแวร์ขนาดเล็กในขณะที่ยังรักษาคุณภาพการค้นหาไว้ได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการต้นทุนการผลิตในสเกลใหญ่
- การบีบอัดแบบ Scalar และ Binary
- รองรับ Product Quantization
- ตัวเลือกการจัดเก็บ HNSW บนดิสก์
- การสุ่มตัวอย่างเกิน (Over-sampling) เพื่อความแม่นยำสูง
- gRPC ประสิทธิภาพสูง
นอกเหนือจาก REST API มาตรฐานแล้ว ฐานข้อมูลยังมีอินเทอร์เฟซ gRPC แบบไบนารีสำหรับการสื่อสารที่มี latency ต่ำ ซึ่งเร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัดสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตที่มี throughput สูงและมี overhead ของเครือข่ายเป็นคอขวด นี่จึงเป็นวิธีที่นิยมใช้สำหรับการสร้าง AI agents แบบเรียลไทม์
- ประสิทธิภาพโปรโตคอลแบบไบนารี
- สตรีมมิ่งแบบสองทิศทาง (Bidirectional streaming)
- Python และ JS SDKs อย่างเป็นทางการ
- เมตริก Prometheus ในตัว
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| ด้าน | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| รูปแบบต้นทุน | คิดตามเรคคอร์ดและมิติ | ค่า VPS คงที่ | ค่า VPS คงที่ |
| ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล | แชร์คลาวด์ร่วมกับผู้อื่น | ความเป็นส่วนตัว 100% | ความเป็นส่วนตัว 100% |
| เวลาในการติดตั้ง | ทันที | ใช้เวลาตั้งค่าหลายชั่วโมง | ~15 นาที |
| การบำรุงรักษา | ศูนย์ | สูง (ต้องใช้ผู้ดูแลระบบ) | ศูนย์ (เป็นอัตโนมัติ) |
| Latency | ขึ้นอยู่กับเครือข่าย | ต่ำที่สุด (VPC) | ต่ำที่สุด (VPC) |
รูปแบบต้นทุน
ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
เวลาในการติดตั้ง
การบำรุงรักษา
Latency
เหมาะกับใคร
คนที่รัน Qdrant บนเซิร์ฟเวอร์ตัวเองจริง ๆ และสิ่งที่เปลี่ยนไป
โซโลฟาวเดอร์
ค่าใช้จ่าย SaaS vector ที่คาดเดาไม่ได้กำลังกินกำไรทั้งหมดในช่วงเริ่มต้นธุรกิจ
เปลี่ยนจากค่าใช้จ่ายตามจำนวนเรคคอร์ดมาเป็นค่า VPS รายเดือนคงที่ ช่วยให้ทดลองใช้งานข้อมูลได้อย่างไม่จำกัด
- อินเดกซ์เอกสาร 1 ล้านชิ้นสำหรับแอปใหม่
- ตั้งค่า snapshot รายวันไปยังที่เก็บข้อมูลสำรองภายนอก
- ปรับแต่งพารามิเตอร์ HNSW เพื่อความแม่นยำที่ดีขึ้น
วิศวกรฝ่ายกำกับดูแล (Regulatory Engineer)
กฎข้อบังคับด้านการปฏิบัติตามกฎหมายไม่อนุญาตให้ส่งข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อนไปยังระบบ vector cloud ของบุคคลที่สาม
คงความสอดคล้องเรื่องที่ตั้งข้อมูล (Data Residency) และตรวจสอบย้อนกลับได้ 100% บนโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว
- กำหนดค่าตัวกรองเมทาเดตาสำหรับการแบ่งแยกข้อมูลลูกค้า
- ตรวจสอบล็อก gRPC สำหรับการควบคุมการเข้าถึง
- Deploy ภายในส่วนเครือข่ายส่วนตัว (Private Network)
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
การค้นหาเชิงความหมาย (Semantic Search) แบบมาตรฐานไม่สามารถค้นหาคำศัพท์ทางเทคนิคหรือรหัสผลิตภัณฑ์เฉพาะเจาะจงได้
เปิดใช้งานการค้นหาแบบไฮบริด (Hybrid Search) เพื่อการดึงข้อมูลคำค้นหา (Keyword Recall) ที่สูงขึ้นบนชุดข้อมูลทางเทคนิค
- เปรียบเทียบผลลัพธ์การค้นหาแบบ sparse และ dense
- ประเมินประสิทธิภาพการจัดอันดับใหม่ (Re-ranking) ในเครื่อง
- สำรวจพื้นที่เวกเตอร์ใน Web UI ที่มีมาให้ในตัว
นักพัฒนาสาย Homelab
ต้องการเลเยอร์หน่วยความจำถาวรและเป็นส่วนตัวสำหรับ local LLMs โดยไม่มีค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิก
มอบเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลแบบถาวรที่ทนทาน ซึ่งเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ Ollama ในเครื่องได้อย่างง่ายดาย
- อินเดกซ์คลังข้อมูลการวิจัยส่วนตัวย้อนหลัง 10 ปี
- เชื่อมต่อกับ AI agents ในเครื่องผ่าน n8n
- ทดสอบการทำ Quantization เพื่อให้เวกเตอร์พอดีกับ VPS ขนาดเล็ก
พรอมต์นี้คืออะไร?
เรียนรู้ว่าพรอมต์นี้ทำอะไรและจะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างไร
Vector search ประสิทธิภาพสูง
Qdrant คือฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เน้นการใช้งานจริง (Production) และเขียนด้วยภาษา Rust ออกแบบมาเพื่อรองรับข้อมูลที่มีมิติลึกและซับซ้อนซึ่งสร้างโดย Large Language Models สมัยใหม่ มันแก้ปัญหาหลักของ Retrieval-Augmented Generation (RAG): การค้นหาบริบทที่เกี่ยวข้องที่สุดสำหรับ AI prompt จากเอกสารนับล้านรายการภายในหลักมิลลิวินาที ต่างจากฐานข้อมูลทั่วไปที่มักประสบปัญหาเมื่อเจอกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Qdrant มองเวกเตอร์เป็นองค์ประกอบหลักระดับเฟิร์ستคลาส โดยใช้ อัลกอริทึม HNSW เพื่อทำการค้นหาความคล้ายคลึงอย่างมีประสิทธิภาพและให้ค่า recall สูง ช่วยให้มั่นใจได้ว่า AI agents ของคุณจะดึงข้อมูลที่แม่นยำได้ทุกครั้ง
สถาปัตยกรรม Hybrid search
หนึ่งในฟีเจอร์ที่มีประโยชน์ที่สุดของ Qdrant คือความสามารถในการทำ hybrid search ในการพัฒนาจริง การค้นหาเชิงความหมาย (Semantic search) บางครั้งอาจพลาดคีย์เวิร์ดเฉพาะ รหัสทางเทคนิค หรือชื่อเฉพาะ Qdrant อนุญาตให้คุณจัดเก็บทั้ง dense vectors สำหรับความหมายและ sparse vectors สำหรับการจับคู่คีย์เวิร์ดไว้ใน collection เดียวกัน โดยใช้เทคนิคการรวมผลลัพธ์เช่น Reciprocal Rank Fusion ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ดึงเอาจุดเด่นของทั้งสองวิธีมารวมกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำของ AI assistants ในสาขาเฉพาะทาง เช่น การแพทย์ กฎหมาย หรือวิศวกรรมเทคนิคได้อย่างมาก
ความสามารถในการสเกลและความประหยัดหน่วยความจำ
Qdrant จัดการ high-dimensional embeddings ได้อย่างง่ายดาย รองรับโมเดลยอดนิยมจาก OpenAI, Voyage AI และ Mistral แม้ว่าระบบจะใช้หน่วยความจำค่อนข้างมากเนื่องจากต้องเก็บ index ไว้ใน RAM เพื่อความเร็วสูงสุด แต่ก็มีตัวเลือกการกำหนดค่าขั้นสูงเพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุน คุณสามารถย้าย index บางส่วนไปยังดิสก์เพื่อประหยัด RAM สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากๆ หรือใช้ scalar และ binary quantization เพื่อบีบอัดเวกเตอร์ได้สูงสุดถึง 64 เท่า ความยืดหยุ่นนี้ทำให้ Qdrant เป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับทีมที่ย้ายจาก managed vector cloud ที่มีราคาแพงมาสู่โครงสร้างพื้นฐานแบบ self-hosted ที่คุ้มค่า
ชั่วโมงแรกกับ Qdrant
หลังจากการ deploy คุณสามารถเข้าถึง Web UI ในตัวได้ทันทีเพื่อสร้าง collection แรกของคุณ คุณจะต้องกำหนดขนาดเวกเตอร์และตัววัดระยะทาง (มักจะเป็น Cosine หรือ Euclidean) ภายในชั่วโมงแรก คุณสามารถเริ่มอัปเซิร์ตจุดข้อมูล (Points) ซึ่งประกอบด้วยเวกเตอร์และ payload (JSON metadata ของคุณ) เมื่อทำ index เสร็จแล้ว คุณสามารถรันการค้นหาความคล้ายคลึงพร้อมตัวกรองที่ซับซ้อนเพื่อดูความเร็วในการดึงข้อมูลของคุณได้ อินสแตนซ์ของคุณได้รับการรักษาความปลอดภัยด้วย HTTPS และเปิดใช้งาน gRPC เป็นค่าเริ่มต้น คุณจึงสามารถเชื่อมต่อแอปพลิเคชันของคุณเข้ากับเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างปลอดภัย
ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ Qdrant
ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ Qdrant
“Pinecone: $3,200/เดือน สำหรับ 50M embeddings Qdrant บน r5.2xlarge EC2: $800/เดือน การทำ abstraction นี้ใช้งานได้จริง โค้ดสำหรับ query ของคุณไม่ต้องเปลี่ยนเลย”
“Qdrant ค้นหาได้เร็วกว่าเพราะไม่ต้องวนรอบผ่านโครงสร้างพื้นฐาน SaaS Latency ที่ต่ำกว่า = ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีกว่า”
“Named vectors ของ Qdrant ช่วยให้สถาปัตยบาตรง่ายขึ้น Hybrid search ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า pure semantic search ในการทดสอบของผม”
“HubSpot จัดเก็บเวกเตอร์มากกว่า 20,000 ล้านรายการบน Qdrant แบบ self-hosted Qdrant ไม่เคยเป็นแค่ vector database คำว่า 'Vector Database' อาจสื่อความหมายได้ไม่ครบถ้วน”
“Docker มักเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับการ deploy ในเครื่องและการทดสอบสำหรับ RAG workloads”
“ต้นทุนหลักคืออินสแตนซ์ Qdrant (2vCPU, RAM 8GB) ราคา $130/เดือน เราโฮสต์ข้อมูลประมาณ 10GB หรือคิดเป็นประมาณ 2 ล้านเวกเตอร์พร้อมเมทาเดตา”
วิดีโอเกี่ยวกับ Qdrant
ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ Qdrant
“Docker มักจะเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับการ deploy และทดสอบในเครื่อง”
“Collection คือสถานที่ที่ Qdrant จัดเก็บเวกเตอร์, จุด (points) และ payloads”
“Qdrant Vector store ที่เป็น open-source vector database”
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมือโปรสำหรับ Qdrant
เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Qdrant และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ให้ความสำคัญกับ gRPC สำหรับการค้นหา
ใช้ gRPC client แทน REST ในโค้ดแอปพลิเคชันของคุณ; ซึ่งจะช่วยลด overhead และลด query latency ลงได้ถึง 50% ภายใต้โหลดการใช้งานจริง
ทำ Batch สำหรับการอัปเซิร์ต (Upsert)
อย่าอัปโหลด vector ทีละรายการ ใช้ขนาด batch ที่ 100 ถึง 500 จุดเพื่อเพิ่ม indexing throughput สูงสุดและรักษาการใช้งาน CPU ให้เสถียร
ตั้งค่าการแจ้งเตือนหน่วยความจำ (RAM)
กำหนดค่า monitoring ให้แจ้งเตือนเมื่อการใช้ RAM ถึง 85% วิธีนี้จะช่วยป้องกันไม่ให้ Linux OOM killer ทำลายฐานข้อมูลในระหว่างการนำเข้าข้อมูลขนาดใหญ่
คำรับรอง
ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร
เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
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.
ที่เกี่ยวข้อง 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.
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Qdrant
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Qdrant