Qdrant — это векторная база данных, которую используют для поиска похожих текстов, изображений и других объектов. Например, Qdrant часто применяют в чат-ботах, RAG-системах, рекомендательных сервисах и приложениях на базе искусственного интеллекта.Однако после установки Qdrant важно правильно настроить доступ и хранение данных. Если просто открыть порт базы данных в интернет, злоумышленники могут попытаться получить доступ к коллекциям или удалить данные. Читать
В этом исследовании я хотел посмотреть, какие улучшения производительности можно получить, используя источник данных ClickHouse, а не PostgreSQL. Я знаю, какие преимущества производительности при использовании ClickHouse я получаю. Будут ли эти преимущества сохранены, если я получу доступ к ClickHouse из PostgreSQL с помощью внешней оболочки данных (FDW)? Читать дальше →
Недавно мы выпустили статью “Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных”, в которой подробно познакомились с данным сервисом. Сегодня мы рассмотрим векторную БД с практической стороны. В статье будет описана инструкция по разработке no-code RAG-приложения на основе n8n с использованием Qdrant и OpenAI. Читать далее
TL;DR: Поднял локально полный аналитический стек - реляционная БД, OLAP-аналитика и векторный поиск для RAG. Всё в одном compose-файле, данные - на томах WSL, ноль облачных счетов. Под катом - установка за три шага и три ловушки, о которых молчат гайды. Читать далее