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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?
Wo ist es im Einsatz?
- Agenturen Angebotsentwurf mit Blick auf vergleichbare Projekte
- Agenturen Beratungsbot für ein Möbelhaus mit Übergabe an den Verkauf
- Agenturen Bildarchiv durchsuchbar machen
- Mittelstand (branchenübergreifend) Mitarbeiter-Chat auf eigenem Wissen – DSGVO-konforme ChatGPT-Alternative
- Handwerk · Heizung/Sanitär Service-Hotline für einen Heizungs- und Sanitärbetrieb
- Stand
- Beim Anbieter
- qdrant.tech
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.