Qdrant Self-Hosted: Розгортання в один клік
Qdrant — це високопродуктивний векторний пошуковий двигун для AI. Automatio розгортає його з HTTPS на вашому власному сервері, знижуючи витрати та зберігаючи...
Qdrant
DatabasesQdrant — це високопродуктивний векторний пошуковий двигун для AI. Automatio розгортає його з HTTPS на вашому власному сервері, знижуючи витрати та зберігаючи...
Що ви отримуєте, розгорнувши Qdrant
Сервер, який ми орендуємо, його ціна і що запитає інсталятор.
- Сервер
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- Від
- $9/міс
- Налаштування
- Налаштування не потрібні
Входить у кожне розгортання
- Виділений сервер, один застосунок на машину
- HTTPS-сертифікат видається автоматично
- Безкоштовний субдомен, власний домен за бажанням
- Перезапуск, зміна розміру, знімки та відновлення
Проєкт
Усе, на що ця сторінка посилається поза Automatio.
Розгорніть Qdrant в один клік
На вашому сервері, з вашими даними. Без термінала, команд Docker і сертифікатів.
- 1
Оберіть розмір
Почніть із найменшого сервера, що підходить застосунку. Розмір зміните пізніше без перевстановлення.
- 2
Натисніть «розгорнути»
Ми орендуємо сервер, ставимо застосунок через Docker і спрямовуємо на нього субдомен.
- 3
Дочекайтесь запуску
Розгортання відбувається саме й триває кілька хвилин. Щойно видано HTTPS-сертифікат, застосунок готовий.
Розмір сервера
Оплата щомісяця разом із підпискою Automatio. Видаліть сервер — списання припиниться.
Можливості Qdrant
Дізнайтеся, що Automatio може зробити для цього сценарію використання
Гібридний пошуковий двигун
Qdrant підтримує як щільні векторні ембеддинги для значень, так і розріджені вектори для пошуку за ключовими словами. Він включає вбудоване злиття оцінок для об'єднання цих результатів у єдиний набір. Така архітектура знижує складність підтримки окремих пошукових систем для єдиного додатку.
- 1Щільні вектори (Dense) для ембеддингів
- 2Розріджені вектори (Sparse) для BM25 зіставлення
- 3Алгоритм Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4Інтегрований реранкінг результатів
Можливості Qdrant
- Гібридний пошуковий двигун
Qdrant підтримує як щільні векторні ембеддинги для значень, так і розріджені вектори для пошуку за ключовими словами. Він включає вбудоване злиття оцінок для об'єднання цих результатів у єдиний набір. Така архітектура знижує складність підтримки окремих пошукових систем для єдиного додатку.
- Щільні вектори (Dense) для ембеддингів
- Розріджені вектори (Sparse) для BM25 зіставлення
- Алгоритм Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Інтегрований реранкінг результатів
- Розширена фільтрація метаданих
Двигун виконує високошвидкісну фільтрацію на основі пейлоаду документів, таких як категорії, мітки часу або геолокації. Він обробляє складну булеву логіку під час обходу HNSW для звуження результатів без втрати швидкості. Це забезпечує високу повноту (recall) навіть за наявності обмежувальних бізнес-правил.
- Підтримка вкладених JSON пейлоадів
- Географічна фільтрація та фільтрація за локацією
- Фільтри діапазонів та збігів
- Полнотекстовий пошук по пейлоаду
- Ефективне квантування пам'яті
Продвинуті методи стиснення, такі як скалярне та бінарне квантування, зменшують обсяг пам'яті ембеддингів до 64 разів. Це дозволяє зберігати мільярди векторів на простішому обладнанні, зберігаючи якість пошуку. Це критично важливо для управління продакшн-витратами в масштабі.
- Скалярне та бінарне стиснення
- Підтримка Product Quantization
- Опції зберігання HNSW на диску
- Оверсемплінг для високої повноти
- Високопродуктивний gRPC
Окрім стандартного REST API, база даних надає бінарний gRPC інтерфейс для зв'язку з низькою затримкою. Це значно швидше для високопродуктивних продакшн-середовищ, де накладні витрати мережі є вузьким місцем. Це кращий метод для створення реального часу AI-агентів.
- Ефективність бінарного протоколу
- Двонаправлений стрімінг
- Офіційні Python та JS SDK
- Нативні метрики Prometheus
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| Аспект | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| Структура витрат | За запис та вимірність | Фіксована вартість VPS | Фіксована вартість VPS |
| Конфіденційність даних | Спільна хмара | 100% Приватно | 100% Приватно |
| Час налаштування | Миттєво | Години налаштування | ~15 хвилин |
| Обслуговування | Нульове | Висока (потрібен системний адміністратор) | Нульове (автоматизовано) |
| Затримка (Latency) | Залежить від мережі | Найнижча (VPC) | Найнижча (VPC) |
Структура витрат
Конфіденційність даних
Час налаштування
Обслуговування
Затримка (Latency)
Кому це підходить
Люди, які справді тримають Qdrant на власному сервері, і що для них змінюється.
соло-засновник
Непередбачувані рахунки за векторні SaaS-рішення з'їдають усю маржу на ранній стадії.
Звільняється від комісій за кількість записів на користь фіксованої місячної плати за VPS, що дозволяє необмежено експериментувати з даними.
- Проіндексувати 1 млн фрагментів документів для нового додатку
- Налаштувати щоденні знімки у зовнішнє сховище
- Налаштувати параметри HNSW для кращої точності
інженер з комплаєнсу
Правила регулювання забороняють надсилати чутливі дані клієнтів у сторонні хмари векторного пошуку.
Зберігає 100% суверенітет даних та аудит на приватній інфраструктурі.
- Налаштувати метадані фільтрів для ізоляції клієнтів
- Провести аудит gRPC логів для контролю доступу
- Розгорнути всередині сегмента приватної мережі
дата-саєнтист
Стандартний семантичний пошук не знаходить специфічні технічні терміни або коди продуктів.
Забезпечує гібридний пошук для підвищення повноти ключових слів на технічних наборах даних.
- Порівняти результати розрідженого (sparse) та щільного (dense) пошуку
- Оцінити продуктивність реранкінгу локально
- Дослідити векторний простір у вбудованому Web UI
ентузіаст домашньої лабораторії
Бажає мати постійний, приватный шар пам'яті для локальних LLM без передплат.
Надає надійний шар персистентного сховища, який легко підключається до локальних інстансів Ollama.
- Проіндексувати особистий архів досліджень за 10 років
- Підключитися до локальних AI-агентів через n8n
- Протестувати квантування для вміщення векторів на невеликому VPS
Що таке цей промпт?
Дізнайтеся, що робить цей промпт і як він може допомогти вам досягти кращих результатів.
Високопродуктивний векторний пошук
Qdrant, це орієнтована на продакшн векторна база даних, написана на Rust, розроблена для обробки багатовимірних даних, згенерованих сучасними Large Language Models. Вона вирішує головну задачу Retrieval-Augmented Generation (RAG): пошук найбільш релевантного контексту для AI-промпту серед мільйонів документів за мілісекунди. На відміну від традиційних баз даних, які борються з неструктурованими даними, Qdrant розглядає вектори як об'єкти першого класу. Він використовує алгоритм HNSW для виконання ефективного пошуку схожості з високою повнотою, гарантуючи, що ваші AI-агенти щоразу отримують точну інформацію.
Архітектура гібридного пошуку
Одна з найкорисніших функцій Qdrant, це його здатність виконувати гібридний пошук. У практичній розробці семантичний пошук (пошук за змістом) іноді пропускає конкретні ключові слова, технічні коди чи назви. Qdrant дозволяє зберігати як щільні вектори для значень, так і розріджені вектори для збігу за ключовими словами в одній колекції. Використовуючи такі методи злиття, як Reciprocal Rank Fusion, він надає результати, які поєднують найкраще з обох світів. Це суттєво підвищує точність AI-асистентів у спеціалізованих сферах, таких як медицина, право чи технічна інженерія.
Масштабованість та ефективність пам'яті
Qdrant з легкістю обробляє багатовимірні ембеддинги, підтримуючи популярні моделі від OpenAI, Voyage AI та Mistral. Хоча він є вимогливим до пам'яті, оскільки утримує індекси в RAM для максимальної швидкості, він надає розширену конфігурацію для балансування продуктивності та вартості. Ви можете переносити певні індекси на диск для економії RAM при роботі з масивними наборами даних або використовувати скалярне та бінарне квантування для стиснення векторів до 64 разів. Ця гнучкість робить його першокласним вибором для команд, які переходять з дорогих керованих векторних хмар на рентабельну інфраструктуру самостійного хостингу.
Перша година з Qdrant
Після розгортання ви можете одразу отримати доступ до вбудованого Web UI, щоб створити свою першу колекцію. Ви визначите розмір вектора та метрику відстані (зазвичай Косинусну або Евклідову). Протягом першої години ви зможете почати завантажувати точки, які складаються з вектора та пейлоаду (ваших JSON метаданих). Після інндексації ви зможете виконувати запити на схожість зі складними фільтрами, щоб переконатися у швидкості пошуку. Ваш інстанс захищено за допомогою HTTPS, а gRPC увімкнено за замовчуванням, тому ви можете безпечно підключити свій додаток безпосередньо до сервера.
Що кажуть люди про Qdrant
Подивіться, що думає спільнота про Qdrant
“Pinecone: $3,200/міс за 50 млн ембеддингів. Qdrant на r5.2xlarge EC2: $800/міс. Абстракція справді працює. Ваш код запитів ніколи не змінюється.”
“Qdrant працює швидше для пошуку, оскільки йому не потрібно робити зайві кругові запити через SaaS-інфраструктуру. Менша затримка = кращий користувацький досвід.”
“Іменовані вектори Qdrant спростили архітектуру. Гібридний пошук перевершив чистий семантичний пошук у моїх тестах.”
“HubSpot зберігає понад 20 млрд векторів на self-hosted Qdrant. Qdrant ніколи не був просто векторною базою даних. Термін «векторна база даних» упущує суть.”
“Docker зазвичай найпростіший для локального розгортання та тестування RAG навантажень.”
“Основна вартість, це інстанс Qdrant (2 vCPU, 8 ГБ RAM) за $130/міс. Ми розміщуємо близько 10 ГБ даних, що означає близько 2 млн векторів з метаданими.”
Відео про Qdrant
Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про Qdrant
“Docker зазвичай є найпростішим для локального розгортання та тестування”
“Колекція, це місце, де Qdrant зберігає вектори, точки та пейлоади”
“Qdrant, це векторне сховище, яке є open-source векторною базою даних”
Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією
Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.
Професійні поради для Qdrant
Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від Qdrant та досягти кращих результатів.
Пріоритезуйте gRPC для пошуку
Використовуйте gRPC клієнт замість REST у коді вашого додатку; це зменшує накладні витрати і може скоротити затримку (latency) запитів на 50% під час продакшн-навантаження.
Пакуйте апсерти у батчі
Ніколи не завантажуйте вектори по одному. Використовуйте розміри батчів від 100 до 500 точок, щоб максимізувати пропускну здатність (throughput) індексації та підтримувати стабільне використання CPU.
Налаштуйте сповіщення про пам'ять
Налаштуйте моніторинг для отримання сповіщень при досягненні 85% використання RAM. Це запобігає тому, щоб Linux OOM killer не завершив аварійно роботу бази даних під час імпорту великих масивів даних.
Відгуки
Що кажуть наші користувачі
Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу
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.
Пов'язані 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.
Часті запитання про Qdrant
Знайдіть відповіді на поширені запитання про Qdrant