Qdrant Self-Hosted: Triển khai chỉ với Một cú nhấp chuột
Qdrant là công cụ tìm kiếm vector hiệu suất cao dành cho AI. Automatio triển khai nó kèm HTTPS lên máy chủ riêng của bạn, giúp cắt giảm chi phí đồng thời giữ...
Qdrant
DatabasesQdrant là công cụ tìm kiếm vector hiệu suất cao dành cho AI. Automatio triển khai nó kèm HTTPS lên máy chủ riêng của bạn, giúp cắt giảm chi phí đồng thời giữ...
Bạn nhận được gì khi triển khai Qdrant
Máy chủ chúng tôi thuê, chi phí, và những gì trình cài đặt sẽ hỏi.
- Máy chủ
- CX23 · 2 vCPU · 4 GB RAM
- Từ
- $9/tháng
- Cài đặt
- Không cần cấu hình
Có trong mọi lần triển khai
- Máy chủ riêng, mỗi máy một ứng dụng
- Chứng chỉ HTTPS cấp tự động
- Tên miền phụ miễn phí, tên miền riêng tùy chọn
- Khởi động lại, đổi kích thước, snapshot và khôi phục
Dự án
Mọi liên kết ra ngoài Automatio trên trang này.
Triển khai Qdrant chỉ một cú nhấp
Trên máy chủ của bạn, với dữ liệu của bạn. Không terminal, không lệnh Docker, không cấu hình chứng chỉ.
- 1
Chọn kích thước
Bắt đầu với máy chủ nhỏ nhất đủ dùng. Nâng cấp sau mà không cần cài lại.
- 2
Nhấn triển khai
Chúng tôi thuê máy chủ, cài ứng dụng bằng Docker và trỏ một tên miền phụ vào đó.
- 3
Xem nó khởi chạy
Quá trình chạy tự động trong vài phút. Khi chứng chỉ HTTPS được cấp là ứng dụng đã sẵn sàng.
Kích thước máy chủ
Tính phí hằng tháng cùng gói Automatio. Xóa máy chủ là ngừng tính phí.
Khả năng Qdrant
Khám phá những gì Automatio có thể làm cho trường hợp sử dụng này
Công cụ tìm kiếm kết hợp (Hybrid Search Engine)
Qdrant hỗ trợ cả embedding vector dày cho nghĩa và vector thưa cho tìm kiếm dựa trên từ khóa. Nó bao gồm tính năng hợp nhất điểm số tích hợp để kết hợp các kết quả này thành một tập hợp duy nhất. Kiến trúc này làm giảm độ phức tạp của việc duy trì các hệ thống tìm kiếm riêng biệt cho một ứng dụng.
- 1Vector dày (Dense vectors) cho embeddings
- 2Vector thưa (Sparse vectors) để khớp BM25
- 3Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- 4Tích hợp sắp xếp lại kết quả (reranking)
Khả năng Qdrant
- Công cụ tìm kiếm kết hợp (Hybrid Search Engine)
Qdrant hỗ trợ cả embedding vector dày cho nghĩa và vector thưa cho tìm kiếm dựa trên từ khóa. Nó bao gồm tính năng hợp nhất điểm số tích hợp để kết hợp các kết quả này thành một tập hợp duy nhất. Kiến trúc này làm giảm độ phức tạp của việc duy trì các hệ thống tìm kiếm riêng biệt cho một ứng dụng.
- Vector dày (Dense vectors) cho embeddings
- Vector thưa (Sparse vectors) để khớp BM25
- Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Tích hợp sắp xếp lại kết quả (reranking)
- Lọc Metadata nâng cao
Công cụ này thực hiện việc lọc tốc độ cao dựa trên payload tài liệu như danh mục, dấu thời gian hoặc vị trí địa lý. Nó xử lý logic boolean phức tạp trong quá trình duyệt HNSW để thu hẹp kết quả mà không làm giảm tốc độ. Điều này đảm bảo độ thu hồi cao ngay cả với các quy tắc kinh doanh hạn chế.
- Hỗ trợ payload JSON lồng nhau
- Lọc theo địa lý và vị trí
- Bộ lọc khoảng giá trị (Range) và khớp (Match)
- Tìm kiếm payload toàn văn bản (full-text)
- Lượng tử hóa tiết kiệm bộ nhớ
Các kỹ thuật nén tiên tiến như lượng tử hóa vô hướng và nhị phân giúp giảm dấu chân bộ nhớ của các embedding lên đến 64 lần. Điều này cho phép bạn lưu trữ hàng tỷ vector trên phần cứng nhỏ hơn trong khi vẫn duy trì chất lượng tìm kiếm. Nó là yếu tố cần thiết để quản lý chi phí sản xuất ở quy mô lớn.
- Nén dạng vô hướng (Scalar) và nhị phân (Binary)
- Hỗ trợ Product Quantization
- Tùy chọn lưu trữ HNSW trên ổ đĩa
- Lấy mẫu quá mức (Over-sampling) để đạt độ thu hồi cao
- gRPC hiệu suất cao
Bên cạnh REST API tiêu chuẩn, cơ sở dữ liệu cung cấp giao diện gRPC nhị phân để giao tiếp có độ trễ thấp. Điều này nhanh hơn đáng kể đối với môi trường sản xuất có throughput cao, nơi chi phí mạng là điểm nghẽn. Đây là phương pháp được ưu tiên để xây dựng các AI agent thời gian thực.
- Hiệu quả giao thức nhị phân
- Truyền phát hai chiều (Bidirectional streaming)
- SDK chính thức cho Python và JS
- Số liệu Prometheus gốc
content.selfHosted.whyTitle
content.selfHosted.tradeoffsTitle
comparisonTable.self-hosted.title
comparisonTable.self-hosted.description
| Khía Cạnh | comparisonTable.self-hosted.managedSaas | comparisonTable.self-hosted.diy | comparisonTable.self-hosted.automatio |
|---|---|---|---|
| Mô hình chi phí | Theo bản ghi và chiều | Chi phí VPS cố định | Chi phí VPS cố định |
| Bảo mật dữ liệu | Đám mây chung | Riêng tư 100% | Riêng tư 100% |
| Thời gian thiết lập | Tức thì | Hàng giờ cấu hình | ~15 Phút |
| Bảo trì | Không có | Cao (Yêu cầu quản trị viên hệ thống) | Không có (Tự động) |
| Độ trễ | Phụ thuộc mạng | Thấp nhất (VPC) | Thấp nhất (VPC) |
Mô hình chi phí
Bảo mật dữ liệu
Thời gian thiết lập
Bảo trì
Độ trễ
Dành cho ai
Những người thực sự chạy Qdrant trên máy chủ của họ, và điều gì thay đổi khi đó.
một nhà sáng lập độc lập
Hóa đơn SaaS vector khó lường đang ngốn toàn bộ biên lợi nhuận giai đoạn đầu.
Chuyển từ phí tính theo bản ghi sang chi phí VPS cố định hàng tháng, cho phép thử nghiệm dữ liệu không giới hạn.
- Lập chỉ mục 1 triệu đoạn tài liệu cho một ứng dụng mới
- Thiết lập snapshot hàng ngày vào kho lưu trữ ngoài
- Tinh chỉnh các tham số HNSW để có độ chính xác cao hơn
một kỹ sư tuân thủ quy định
Các quy tắc tuân thủ ngăn cản việc gửi dữ liệu khách hàng nhạy cảm lên các đám mây vector của bên thứ ba.
Duy trì 100% quyền lưu trú dữ liệu và khả năng kiểm toán trên cơ sở hạ tầng riêng.
- Cấu hình bộ lọc metadata để cô lập khách hàng
- Kiểm toán nhật ký gRPC để kiểm soát quyền truy cập
- Triển khai trong một phân đoạn mạng riêng
một nhà khoa học dữ liệu
Tìm kiếm ngữ nghĩa tiêu chuẩn không tìm thấy các thuật ngữ kỹ thuật cụ thể hoặc mã sản phẩm.
Cho phép tìm kiếm kết hợp (hybrid search) để có độ thu hồi từ khóa cao hơn trên các tập dữ liệu kỹ thuật.
- So sánh kết quả tìm kiếm thưa (sparse) và dày (dense)
- Đánh giá hiệu suất re-ranking cục bộ
- Khám phá không gian vector trong giao diện Web UI tích hợp
một người thích mày mò phần cứng tại nhà
Muốn có một lớp bộ nhớ vĩnh viễn, riêng tư cho các LLM cục bộ mà không mất phí thuê bao.
Cung cấp một lớp lưu trữ bền vững mạnh mẽ kết nối dễ dàng với các instance Ollama cục bộ.
- Lập chỉ mục kho lưu trữ nghiên cứu cá nhân 10 năm
- Kết nối với các AI agent cục bộ thông qua n8n
- Kiểm tra lượng tử hóa (quantization) để chạy vector trên VPS nhỏ
Prompt nay la gi?
Tim hieu prompt nay lam gi va cach no co the giup ban dat ket qua tot hon.
Tìm kiếm vector hiệu suất cao
Qdrant là cơ sở dữ liệu vector tập trung cho môi trường sản xuất được viết bằng Rust, được thiết kế để xử lý dữ liệu nhiều chiều được tạo ra bởi các mô hình LLM hiện đại. Nó giải quyết thách thức cốt lõi của Retrieval-Augmented Generation (RAG): tìm kiếm ngữ cảnh phù hợp nhất cho một prompt AI trên hàng triệu tài liệu chỉ trong vài mili-giây. Không giống như các cơ sở dữ liệu truyền thống gặp khó khăn với dữ liệu phi cấu trúc, Qdrant coi vector là công dân hạng nhất. Nó tận dụng thuật toán HNSW để thực hiện tìm kiếm độ tương đồng hiệu quả với độ thu hồi cao, đảm bảo các AI agent của bạn truy xuất thông tin chính xác mọi lúc.
Kiến trúc tìm kiếm kết hợp
Một trong những tính năng hữu ích nhất của Qdrant là khả năng thực hiện tìm kiếm kết hợp (hybrid search). Trong phát triển thực tế, tìm kiếm ngữ nghĩa (tìm kiếm theo ý nghĩa) đôi khi bỏ sót các từ khóa cụ thể, mã kỹ thuật hoặc tên riêng. Qdrant cho phép bạn lưu trữ cả embedding vector dày cho ý nghĩa và vector thưa cho việc khớp từ khóa trong cùng một collection. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật hợp nhất như Reciprocal Rank Fusion, nó mang lại kết quả kết hợp những điểm ưu việt nhất của cả hai thế giới. Điều này làm tăng đáng kể độ chính xác của các trợ lý AI trong các lĩnh vực chuyên môn như y tế, luật hoặc kỹ thuật.
Khả năng mở rộng và hiệu quả bộ nhớ
Qdrant xử lý các embedding nhiều chiều một cách dễ dàng, hỗ trợ các mô hình phổ biến từ OpenAI, Voyage AI và Mistral. Mặc dù tiêu tốn bộ nhớ vì phải giữ các chỉ mục trong RAM để đạt tốc độ tối đa, nó cung cấp cấu hình nâng cao để cân bằng giữa hiệu suất và chi phí. Bạn có thể chuyển các chỉ mục cụ thể xuống đĩa để tiết kiệm RAM cho các tập dữ liệu lớn hoặc sử dụng lượng tử hóa vô hướng và nhị phân để nén vector lên đến 64 lần. Tính linh hoạt này biến nó thành lựa chọn hàng đầu cho các nhóm đang chuyển đổi từ các đám mây vector quản lý đắt đỏ sang cơ sở hạ tầng tự host tiết kiệm chi phí.
Giờ đầu tiên với Qdrant
Sau khi triển khai, bạn có thể truy cập ngay vào giao diện Web UI tích hợp để tạo collection đầu tiên của mình. Bạn sẽ xác định kích thước vector và độ đo khoảng cách (thường là Cosine hoặc Euclidean). Trong giờ đầu tiên, bạn có thể bắt đầu upsert các điểm, bao gồm một vector và một payload (metadata JSON của bạn). Sau khi được lập chỉ mục, bạn có thể chạy các truy vấn độ tương đồng với các bộ lọc phức tạp để thấy tốc độ truy xuất của mình. Instance của bạn được bảo mật bằng HTTPS và gRPC được bật theo mặc định, vì vậy bạn có thể kết nối ứng dụng của mình trực tiếp với máy chủ một cách an toàn.
Moi nguoi dang noi gi ve Qdrant
Xem cong dong nghi gi ve Qdrant
“Pinecone: $3.200/tháng với 50 triệu embedding. Qdrant trên r5.2xlarge EC2: $800/tháng. Sự trừu tượng hóa thực sự phát huy tác dụng. Mã truy vấn của bạn không bao giờ thay đổi.”
“Qdrant tìm kiếm nhanh hơn vì không phải vòng lặp qua cơ sở hạ tầng SaaS. Độ trễ thấp hơn = trải nghiệm người dùng tốt hơn.”
“Các vector có tên (named vectors) của Qdrant đã đơn giản hóa kiến trúc. Tìm kiếm kết hợp mang lại hiệu suất tốt hơn tìm kiếm ngữ nghĩa thuần túy trong các thử nghiệm của tôi.”
“HubSpot lưu trữ hơn 20 tỷ vector trên Qdrant tự host. Qdrant vốn chưa bao giờ chỉ là một cơ sở dữ liệu vector. Thuật ngữ 'Cơ sở dữ liệu Vector' đã bỏ lỡ trọng tâm.”
“Docker thường là cách dễ nhất để triển khai cục bộ và thử nghiệm cho các tác vụ RAG.”
“Chi phí chính là instance Qdrant (2 vCPU, 8 GB RAM) với giá $130/tháng. Chúng tôi lưu trữ khoảng 10 GB dữ liệu, tương đương khoảng 2 triệu vector kèm metadata.”
Video ve Qdrant
Xem huong dan, danh gia va thao luan ve Qdrant
“Docker thường là cách dễ nhất để triển khai và thử nghiệm cục bộ”
“Collection là nơi Qdrant lưu trữ vector, điểm và payload”
“Qdrant Vector store là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở”
Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI
Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.
Meo chuyen nghiep cho Qdrant
Meo chuyen gia giup ban tan dung toi da Qdrant va dat ket qua tot hon.
Ưu tiên gRPC cho việc tìm kiếm
Sử dụng gRPC client thay vì REST trong mã nguồn ứng dụng của bạn; cách này giúp giảm độ trễ và có thể cắt giảm độ trễ truy vấn tới 50% dưới tải sản xuất.
Gom nhóm các lệnh upsert
Không bao giờ tải lên từng vector một. Hãy sử dụng kích thước batch từ 100 đến 500 điểm để tối đa hóa throughput lập chỉ mục và giữ cho việc sử dụng CPU ổn định.
Thiết lập cảnh báo bộ nhớ
Cấu hình giám sát để cảnh báo bạn khi mức sử dụng RAM đạt 85%. Điều này ngăn chặn tiến trình Linux OOM killer làm sập cơ sở dữ liệu trong quá trình import dữ liệu lớn.
Danh gia
Nguoi dung cua chung toi noi gi
Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho
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.
Lien quan 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.
Cau hoi thuong gap ve Qdrant
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Qdrant