Qdrant Self-Hosted: Tek Tıkla Dağıtın
Qdrant, yapay zeka için yüksek performanslı bir vektör arama motorudur. Automatio, verilerinizi gizli tutarken maliyetleri düşürerek HTTPS ile kendi sunucunuza...
Qdrant
DatabasesQdrant, yapay zeka için yüksek performanslı bir vektör arama motorudur. Automatio, verilerinizi gizli tutarken maliyetleri düşürerek HTTPS ile kendi sunucunuza...
Qdrant dağıttığınızda ne elde edersiniz
Kiraladığımız sunucu, maliyeti ve kurulumun size soracakları.
- Sunucu
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- Başlangıç
- $9/ay
- Kurulum
- Yapılandırma gerekmiyor
Her dağıtıma dahil
- Adanmış sunucu, makine başına tek uygulama
- HTTPS sertifikası otomatik verilir
- Ücretsiz alt alan adı, özel alan adı isteğe bağlı
- Yeniden başlatma, boyutlandırma, anlık görüntü ve geri yükleme
Proje
Bu sayfanın Automatio dışına verdiği tüm bağlantılar.
Qdrant tek tıkla dağıtın
Kendi sunucunuzda, kendi verinizle. Terminal yok, Docker komutu yok, sertifika ayarı yok.
- 1
Boyut seçin
Uygulamaya yeten en küçük sunucuyla başlayın. Sonra yeniden kurmadan büyütebilirsiniz.
- 2
Dağıta basın
Sunucuyu kiralar, uygulamayı Docker ile kurar ve bir alt alan adını ona yönlendiririz.
- 3
Açılışını izleyin
Hazırlık kendiliğinden çalışır ve birkaç dakika sürer. HTTPS sertifikası gelince uygulama yayında.
Sunucu boyutu
Automatio aboneliğinizle birlikte aylık faturalanır. Sunucuyu silin, ücret durur.
Qdrant yetenekleri
Automatio'nun bu kullanım senaryosu için neler yapabileceğini keşfedin
Hibrit Arama Motoru
Qdrant, anlam için yoğun vektör embedding'lerini ve anahtar kelime tabanlı arama için seyrek vektörleri destekler. Bu sonuçları tek bir sette birleştirmek için yerleşik skor füzyonu içerir. Bu mimari, tek bir uygulama için ayrı arama sistemleri sürdürmenin karmaşıklığını azaltır.
- 1Embedding'ler için yoğun (dense) vektörler
- 2BM25 eşleştirmesi için seyrek (sparse) vektörler
- 3Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4Entegre sonuç yeniden sıralaması
Qdrant yetenekleri
- Hibrit Arama Motoru
Qdrant, anlam için yoğun vektör embedding'lerini ve anahtar kelime tabanlı arama için seyrek vektörleri destekler. Bu sonuçları tek bir sette birleştirmek için yerleşik skor füzyonu içerir. Bu mimari, tek bir uygulama için ayrı arama sistemleri sürdürmenin karmaşıklığını azaltır.
- Embedding'ler için yoğun (dense) vektörler
- BM25 eşleştirmesi için seyrek (sparse) vektörler
- Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Entegre sonuç yeniden sıralaması
- Gelişmiş Meta Veri Filtreleme
Motor; kategoriler, zaman damgaları veya coğrafi konumlar gibi doküman payload'larına dayalı yüksek hızlı filtreleme gerçekleştirir. Hızdan ödün vermeden sonuçları daraltmak için HNSW geçişi sırasında karmaşık mantıksal (boolean) işlemleri yönetir. Bu, kısıtlayıcı iş kurallarında bile yüksek geri çağrım (recall) sağlar.
- İç içe geçmiş (nested) JSON payload desteği
- Coğrafi ve konum filtreleme
- Aralık ve Eşleşme (Range & Match) filtreleri
- Tam metin (full-text) payload araması
- Bellek Verimli Kuantalama
Skaler ve ikili kuantalama gibi gelişmiş sıkıştırma teknikleri, embedding'lerin bellek ayak izini 64 kata kadar azaltır. Bu, arama kalitesini korurken daha küçük donanımlarda milyarlarca vektör saklamanıza olanak tanır. Ölçekteki üretim maliyetlerini yönetmek için esastır.
- Skaler ve İkili (Binary) sıkıştırma
- Product Quantization desteği
- Diskte HNSW depolama seçenekleri
- Yüksek recall için aşırı örnekleme (over-sampling)
- Yüksek Performanslı gRPC
Standart bir REST API'sinin yanı sıra veritabanı, düşük latency'li iletişim için ikili bir gRPC arayüzü sağlar. Bu, ağ yükünün darboğaz oluşturduğu yüksek throughput'lu üretim ortamları için önemli ölçüde daha hızlıdır. Gerçek zamanlı AI ajanları oluşturmak için tercih edilen yöntemdir.
- İkili (binary) protokol verimliliği
- Çift yönlü (bidirectional) akış
- Resmi Python ve JS SDK'ları
- Yerel Prometheus metrikleri
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| Yön | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| Maliyet Yapısı | Kayıt ve boyut başına | Sabit VPS maliyeti | Sabit VPS maliyeti |
| Veri Gizliliği | Paylaşımlı Bulut | %100 Özel | %100 Özel |
| Kurulum Süresi | Anında | Saatler süren yapılandırma | ~15 Dakika |
| Bakım | Sıfır | Yüksek (Sistem yöneticisi gerekir) | Sıfır (Otomatik) |
| Latency | Ağa Bağımlı | En Düşük (VPC) | En Düşük (VPC) |
Maliyet Yapısı
Veri Gizliliği
Kurulum Süresi
Bakım
Latency
Bu kimin için
Qdrant uygulamasını gerçekten kendi sunucusunda çalıştıran insanlar ve bunun değiştirdikleri.
bir solo kurucu
Öngörülemeyen SaaS vektör faturaları tüm erken aşama kâr marjını tüketiyor.
Kayıt başına ücretlendirmeden sabit aylık VPS maliyetine geçerek sınırsız veri denemesi yapılmasına olanak tanır.
- Yeni bir uygulama için 1 milyon doküman parçasını (chunk) indeksleme
- Harici depolama için günlük snapshot'lar ayarlama
- Daha iyi doğruluk için HNSW parametrelerini ayarlama
bir uyumluluk mühendisi
Mevzuat kuralları hassas müşteri verilerinin üçüncü taraf vektör bulutlarına gönderilmesini engelliyor.
Özel altyapı üzerinde %100 veri konumu ve denetlenebilirlik sağlar.
- Müşteri izolasyonu için meta veri filtreleri yapılandırma
- Erişim kontrolü için gRPC log'larını denetleme
- Özel bir ağ segmenti içinde dağıtım yapma
bir veri bilimci
Standart semantik arama belirli teknik terimleri veya ürün kodlarını bulamıyor.
Teknik veri setlerinde daha yüksek anahtar kelime geri çağrımı (keyword recall) için hibrit aramayı etkinleştirir.
- Seyrek (sparse) ve yoğun (dense) arama sonuçlarını karşılaştırma
- Yerel olarak yeniden sıralama (re-ranking) performansını değerlendirme
- Yerleşik Web UI üzerinden vektör uzayını keşfetme
bir homelab meraklısı
Abonelik ücreti ödemeden yerel LLM'ler için kalıcı, özel bir hafıza katmanı istiyor.
Yerel Ollama instance'larına kolayca bağlanan sağlam, kalıcı bir depolama katmanı sağlar.
- Kişisel 10 yıllık araştırma arşivini indeksleme
- n8n aracılığıyla yerel AI ajanlarına bağlanma
- Küçük bir VPS üzerinde vektörleri sığdırmak için kuantalama (quantization) testi yapma
Bu Prompt Nedir?
Bu prompt'un ne yaptığını ve daha iyi sonuçlar elde etmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.
Yüksek performanslı vektör arama
Qdrant, modern LLM'ler tarafından üretilen yüksek boyutlu verileri işlemek için tasarlanmış, Rust ile yazılmış üretim odaklı bir vektör veritabanıdır. Retrieval-Augmented Generation (RAG) sürecindeki temel zorluğu çözer: Milyonlarca doküman arasından milisaniyeler içinde bir AI prompt'u için en ilgili bağlamı bulur. Yapılandırılmamış verilerle mücadele eden geleneksel veritabanlarının aksine Qdrant, vektörleri birinci sınıf vatandaş olarak ele alır. Yüksek geri çağrım ile verimli benzerlik aramaları gerçekleştirmek için HNSW algoritmasını kullanır ve AI ajanlarınızın her seferinde doğru bilgiyi almasını sağlar.
Hibrit arama mimarisi
Qdrant'ın en yararlı özelliklerinden biri hibrit arama gerçekleştirebilme yeteneğidir. Pratik geliştirmede, semantik arama (anlama göre bulma) bazen belirli anahtar kelimeleri, teknik kodları veya isimleri kaçırabilir. Qdrant, aynı koleksiyonda hem anlam için yoğun vektörleri hem de anahtar kelime eşleştirmesi için seyrek vektörleri saklamanıza olanak tanır. Reciprocal Rank Fusion gibi füzyon tekniklerini kullanarak her iki dünyanın da en iyilerini birleştiren sonuçlar sunar. Bu, tıp, hukuk veya teknik mühendislik gibi özel alanlardaki AI asistanlarının doğruluğunu önemli ölçüde artırır.
Ölçeklenebilirlik ve bellek verimliliği
Qdrant; OpenAI, Voyage AI ve Mistral'in popüler modellerini destekleyerek yüksek boyutlu embedding'leri kolaylıkla yönetir. Maksimum hız için indeksleri RAM'de tuttuğu için belleğe aç olsa da, performans ve maliyet dengesini kurmak için gelişmiş yapılandırma seçenekleri sunar. Devasa veri setleri için RAM'den tasarruf etmek amacıyla belirli indeksleri diske taşıyabilir veya vektörleri 64 kata kadar sıkıştırmak için skaler ve ikili kuantalamayı kullanabilirsiniz. Bu esneklik, pahalı yönetilen vektör bulutlarından uygun maliyetli self-hosted altyapıya geçen ekipler için Qdrant'ı en iyi seçenek haline getirir.
Qdrant ile ilk saat
Dağıtımdan sonra, ilk koleksiyonunuzu oluşturmak için yerleşik Web UI'a hemen erişebilirsiniz. Vektör boyutunu ve mesafe metriğini (genellikle Cosine veya Euclidean) tanımlarsınız. İlk saat içinde, bir vektör ve bir payload'dan (JSON meta verileriniz) oluşan noktaları upsert etmeye başlayabilirsiniz. İndekslendikten sonra, getirme (retrieval) hızını görmek için karmaşık filtrelerle benzerlik sorguları çalıştırabilirsiniz. Instance'ınız HTTPS ile güvence altına alınmıştır ve gRPC varsayılan olarak etkindir, böylece uygulamanızı doğrudan sunucuya güvenli bir şekilde bağlayabilirsiniz.
İnsanlar Qdrant Hakkında Ne Diyor
Topluluğun Qdrant hakkında ne düşündüğünü görün
“Pinecone: 50M embedding için ayda 3.200$. r5.2xlarge EC2 üzerinde Qdrant: ayda 800$. Soyutlama gerçekten çalışıyor. Sorgu kodunuz asla değişmiyor.”
“Qdrant arama için daha hızlıdır çünkü SaaS altyapısı üzerinden gidiş-dönüş yapması gerekmez. Daha düşük latency = daha iyi kullanıcı deneyimi.”
“Qdrant'ın adlandırılmış vektörleri mimariyi basitleştirdi. Testlerimde hibrit arama, saf semantik aramadan daha iyi performans gösterdi.”
“HubSpot, self-hosted Qdrant üzerinde 20 milyardan fazla vektör saklıyor. Qdrant aslında hiçbir zaman sadece bir vektör veritabanı olmamıştır. 'Vektör Veritabanı' tanımı olayı kaçırıyor.”
“RAG iş yükleri için Docker, yerel dağıtım ve test sürecinde genellikle en kolay yoldur.”
“Ana maliyet, aylık 130$ olan Qdrant instance'ıdır (2vCPU, 8GB RAM). Meta verilerle birlikte yaklaşık 2 milyon vektöre denk gelen 10 GB veriyi barındırıyoruz.”
Qdrant Hakkında Videolar
Qdrant hakkında eğitimler, incelemeler ve tartışmalar izleyin
“Qdrant, Rust ile yazılmıştır; bu da Python tabanlı alternatiflere kıyasla inanılmaz hızlı ve bellek açısından verimli olmasını sağlar.”
“Hibrit arama yeteneği büyük bir avantajdır çünkü anlamsal aramayı geleneksel anahtar kelime eşleştirmesiyle birleştirmenize olanak tanır.”
“Qdrant'ta filtreleme sonradan değil, doğrudan arama aşamasında yapılır; bu sayede karmaşık koşullarda bile performans yüksek kalır.”
“Doğruluk oranından çok fazla ödün vermeden vektörlerinizin bellek ayak izini önemli ölçüde azaltmak için skaler kuantalama kullanabilirsiniz.”
“Qdrant'taki HNSW algoritması uygulaması, open-source dünyasında gördüğüm en iyi optimize edilmiş uygulamalardan biridir.”
“Qdrant'ı Docker üzerinde çalıştırmak, yerel geliştirme veyaproduction ortamı için hızlıca başlamanın en kolay yoludur.”
“Qdrant ile birlikte gelen yönetim paneli oldukça temizdir ve koleksiyonlarınız ile noktaları doğrudan incelemenize olanak tanır.”
“Bir koleksiyon kurmak, embedding modelinize bağlı olarak Cosine veya Dot product gibi mesafe metriğini tanımlamanızı gerektirir.”
“Payload depolama, vektörlerinize herhangi bir JSON meta verisi eklemenize olanak tanır ve bu da onu RAG uygulamaları için çok esnek hale getirir.”
“Yedekleme yapmak veya verilerinizi farklı ortamlar arasında taşımak için veritabanınızın anlık görüntülerini (snapshot) kolayca alabilirsiniz.”
“Qdrant, yüksek yükü kaldırmak ve yatay ölçeklenebilirlik sağlamak için sıfırdan inşa edilmiştir.”
“Seyrek (sparse) vektörler artık Qdrant'ta birinci sınıf bir vatandaştır ve embedding'lerin yanı sıra güçlü anahtar kelime tabanlı aramayı mümkün kılar.”
“İndeksleme süreci asenkron olarak gerçekleşir; bu sayede motor arka planda HNSW grafiğini oluştururken upsert işlemleriniz hızlı kalır.”
“Bellek eşleme (mmap), disk alanını verimli kullanarak Qdrant'ın mevcut RAM'inizden daha büyük veri setlerini işlemesine olanak tanır.”
“REST API'ye kıyasla önemli ölçüde daha düşük latency sunduğu için production kullanımında gRPC arayüzü önerilir.”
İş akışınızı güçlendirin Yapay Zeka Otomasyonu
Automatio, yapay zeka ajanlari, web otomasyonu ve akilli entegrasyonlarin gucunu birlestirerek daha az zamanda daha fazlasini basarmaniza yardimci olur.
Qdrant için Pro İpuçları
Qdrant'den en iyi şekilde yararlanmak için uzman ipuçları.
Arama için gRPC'yi önceliklendirin
Uygulama kodunuzda REST yerine gRPC istemcisini kullanın; bu, ek yükü azaltır ve üretim yükü altında sorgu latency değerini %50 oranında düşürebilir.
Upsert işlemlerini toplu yapın
Vektörleri asla tek tek yüklemeyin. İndeksleme throughput değerini maksimize etmek ve CPU kullanımını stabil tutmak için 100 ila 500 nokta içeren toplu boyutlar (batch size) kullanın.
Bellek uyarıları ayarlayın
RAM kullanımı %85'e ulaştığında sizi uyaracak bir izleme yapılandırın. Bu, büyük veri aktarımları sırasında Linux OOM killer mekanizmasının veritabanını çökmesini önler.
Referanslar
Kullanicilarimiz Ne Diyor
Is akisini donusturen binlerce memnun kullaniciya katilin
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.
İlgili 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.
Qdrant Hakkında Sık Sorulan Sorular
Qdrant hakkında sık sorulan soruların cevaplarını bulun