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Qdrant

Qdrant Solutions GmbH (Berlin) · Wissensbaustein · selbst im Einsatz

Vektordatenbank für RAG-Systeme – speichert Dokument-Embeddings und liefert in Millisekunden die ähnlichsten Treffer zu einer Frage.

Wofür taugt es?

  • RAG-Pipelines mit kontrollierten Hosting-Anforderungen
  • Self-Hosting in Docker, läuft auf einem 4-GB-VPS für KMU-Wissensbasen
  • Filterbare Suche (Branche, Mandant, Sprache als Payload-Felder)
  • Berliner Firma, AGPL-Lizenz – kein US-Lock-in

Woran scheitert es?

  • Klassische Volltext-Suche (das ist Pagefind oder Meilisearch)
  • Wenige Dokumente – bei < 500 Chunks reicht oft ein simpler Index
Betriebsort
EU-Betrieb möglich
Betriebsform
self-hostbar
Quelloffenheit
Open Source
Einstiegsaufwand
mittel

Was steckt dahinter?

Qdrant ist der Vektor-Speicher unter rag.go4ai.de und der gesetzte Baustein für RAG-Implementierungen im go4ai-Stack. Berliner Firma, sauberes API, läuft als Docker-Container, braucht für eine typische KMU-Wissensbasis (~5.000 Chunks) keine teure Hardware. Wer den Betrieb nicht selbst übernehmen will, kann auf Qdrant Cloud ausweichen (Apache-2.0-Kern bleibt gleich): kostenloser Einstiegs-Tier für kleine Sammlungen, darüber nutzungsbasierte Abrechnung nach CPU/RAM/Disk sowie eine Hybrid-Cloud-Option (eigene Infrastruktur, von Qdrant verwaltet) für Organisationen mit strikten Vorgaben zum Datenstandort. In der eigenen Nutzung setzt go4ai auf Self-Hosting – wegen Kostenkontrolle und vollständiger Datenhoheit.

Wo ist es im Einsatz?

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Stand
Beim Anbieter
qdrant.tech