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Vector-DB-Kapazität hängt von Dimension, Anzahl, Datatype, Payload Index, HNSW, Quantization, Replication und On-Disk ab. Qdrant empfiehlt Sharding frühzeitig zu planen.
Qdrant-Doku sagt CPU/RAM hängen von Vector Count, Dimensions, Payload/Index, Storage, Replication und Quantization ab. Memory-Usage-Tools zeigen RAM, Disk und OS Page Cache pro Collection.
App erzeugt Embeddings, speichert Vectors/Payloads in Qdrant Collections und nutzt Query-Embeddings für Similarity Search.
Neben Vectors verbrauchen HNSW-Graph und Payload-Indizes RAM. Quantization und On-Disk ändern den Footprint.
Qdrant empfiehlt genügend Shards von Beginn an. In Distributed Deployments werden Snapshots node-basiert behandelt.
Bei API Key/TLS Header und HTTPS entsprechend ergänzen.
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curl -s http://localhost:6333/healthzcurl -s http://localhost:6333/collections | headcurl -s http://localhost:6333/collections/my_collection | headdocker logs --tail=100 qdrant 2>/dev/null || trueSnapshot erstellen reicht nicht; auf anderem Node/Testumgebung restoren und Recovery verifizieren.
Speichert Embedding-/Vector-Daten und bietet Similarity Search/Filtering für KI/RAG.
Die Vector-DB läuft meist auf CPU/RAM/Disk; Embedding/LLM-Inference kann separat GPU brauchen.
Ja laut Doku, aber HA, Backup, DR und Security liegen bei Ihnen.
Teilen Sie Vector Count, Dimension, Payload Index, Replication und RAG-Query-Volumen; RAM/NVMe/Nodes planen.