
Qdrant
Una base de datos vectorial de código abierto para cargas de trabajo de recuperación autogestionadas o administradas en Cloud.
Acerca de Qdrant
Qdrant es una base de datos vectorial y un motor de búsqueda semántica de código abierto escrito en Rust. Almacena vectores junto con cargas útiles JSON y ofrece API REST para administrar colecciones, insertar o actualizar puntos, filtrar, buscar, crear instantáneas y realizar despliegues distribuidos. Los equipos de recuperación pueden combinar vectores densos y dispersos, aplicar filtros de atributos y modelar varios vectores para un mismo objeto. Las opciones de despliegue son especialmente amplias: ejecutar el motor de código abierto en infraestructura propia, comenzar con un pequeño clúster Cloud administrado, ampliar recursos dedicados o consultar configuraciones híbridas y de nube privada. El nivel Cloud gratuito es adecuado para pruebas y prototipos, mientras que las funciones de producción, como las configuraciones de alta disponibilidad, las copias de seguridad, la recuperación ante desastres y los compromisos de disponibilidad más exigentes, se incluyen en los niveles de pago. Qdrant funciona bien para la generación aumentada por recuperación, la búsqueda semántica de productos o documentos y los sistemas de recomendación, aunque su adopción sigue requiriendo planificación de capacidad. Los datos vectoriales pueden consumir una cantidad considerable de memoria; las configuraciones optimizadas para almacenamiento pueden sacrificar velocidad de búsqueda para reducir costes; y un gran volumen de escrituras puede competir con las cargas de consultas mientras se ejecuta la optimización en segundo plano. Los equipos también deben comparar la responsabilidad operativa: el alojamiento propio ofrece control, pero deja la infraestructura y la recuperación en manos del operador, mientras que los niveles administrados reducen esa carga a cambio de un coste basado en el uso o negociado.
Funciones
Generación aumentada por recuperación
Almacena embeddings de documentos con atributos y recupera contexto filtrado para aplicaciones de IA.
Búsqueda semántica
Busca productos, documentos o contenidos multimedia por similitud vectorial mientras aplica filtros de carga útil JSON.
Sistemas de recomendación
Relaciona usuarios y elementos mediante similitud vectorial, incluidas representaciones densas, dispersas o multivectoriales.
Ventajas
- Una edición gratuita para alojamiento propio y un nivel Cloud gratuito reducen el coste de los prototipos.
- Las API REST, los filtros de cargas útiles, las instantáneas y los controles distribuidos cubren el flujo de recuperación principal.
- Las opciones de alojamiento propio, administradas, híbridas y de nube privada se adaptan a distintas limitaciones de infraestructura.
Limitaciones
- El clúster Cloud gratuito está limitado a 0.5 vCPU, 1 GB de RAM y 4 GB de disco.
- El escalado en producción, las copias de seguridad, los SLA más exigentes, el SSO y los enlaces privados requieren niveles de pago o una conversación con ventas.
- El alojamiento propio transfiere al operador la planificación de capacidad, la supervisión, las actualizaciones y la recuperación.
Planes de precios
OSS
- Alojamiento propio en la infraestructura elegida
- Asistencia de la comunidad
- Proveedor de nube y cifrado dependientes de la infraestructura
Nivel gratuito
- Clúster de un solo nodo
- 0.5 vCPU, 1 GB de RAM y 4 GB de disco
- Cloud Inference gratuito con determinados modelos
Nivel Standard
- Recursos dedicados y escalado flexible
- Configuraciones de alta disponibilidad
- Copias de seguridad y recuperación ante desastres
- SLA de disponibilidad del 99.5%
Nivel Premium
- SSO empresarial
- Enlaces VPC privados
- SLA de disponibilidad del 99.9%
- Asistencia adicional
Nube híbrida / privada
- Despliegue en infraestructura controlada por el cliente o aislada
- Opciones de residencia de datos y cargas de trabajo reguladas
- Acuerdos personalizados de seguridad, asistencia y SLA
* La información de precios es solo orientativa. Consulta el anuncio más reciente en el sitio web oficial de Qdrant.