Categoria · Banco vetorial para IA
Qdrant
Banco vetorial dedicado para quem já tem pipeline de IA
Quero ser avisado
O que é o Qdrant, em linguagem simples
Qdrant é um banco de dados especializado em armazenar "vetores" — representações numéricas de textos, imagens ou áudios. Esse formato permite buscar por significado, não só por palavra exata. Se você tem um pipeline de IA que gera embeddings, Qdrant é onde eles ficam guardados e onde você faz a busca semântica final.
Para um agente IA
Para um agente IA fazer RAG (responder com base nos seus documentos), o Qdrant é a memória de longo prazo: ele recupera os trechos relevantes em milissegundos.
O que dá pra fazer com isso
RAG sobre documentos próprios
Caso de uso real
Indexa contratos, manuais e wikis e recupera o trecho certo quando o agente precisa.
Busca semântica
Caso de uso real
Site interno com busca por significado — encontra "orçamento mensal" mesmo se a pessoa digitar "quanto gastei".
Recomendação
Caso de uso real
Recomenda produto/conteúdo similar baseado em comportamento e descrição, não só em tags.
Beta testers têm condições especiais
Quer acesso antecipado e ajudar a moldar o produto? Fale com a gente. Beta testers recebem condições especiais durante todo o período beta — sem promessa de % fixo, mas com preço diferenciado de verdade.
Te avisamos no lançamento
Sem spam. Só um email no dia em que abrir.
Perguntas frequentes
Já tenho pipeline de IA. Por que não usar o RAG Vector DB de vocês?
O RAG Vector DB é stack completa (ingestão + indexação + LLM). Qdrant puro é só o storage de vetores — pra quem já tem pipeline próprio e quer só o banco isolado.
Suporta API REST e gRPC?
Sim, ambas. Compatibilidade total com clients oficiais Python, JavaScript, Rust e Go.
Como funciona o isolamento?
Cada cliente tem sua coleção isolada com JWT escopado. Nenhum dado vaza entre tenants.
Funciona com LangChain e LlamaIndex?
Sim. Qdrant é provider nativo nas duas bibliotecas — basta apontar a URL e a API key.