Database vettoriale e intelligenza artificiale # Qdrant: database vettoriale per applicazioni di intelligenza artificiale Valuta Qdrant per ricerca semantica, RAG, chatbot e sistemi di raccomandazione. Le prestazioni dipendono dal modello, dai dati, dall’indice e dalle risorse configurate. [Inizia ora](https://panel.deplomo.com/signup)[Torna al marketplace](/it/marketplace) ## Caratteristiche di Qdrant su Deplomo Storage e risorse configurabili entro i limiti del pacchetto; verifica la compatibilità con i framework e gli strumenti che usi. ### Motore di ricerca vettoriale scritto in Rust Qdrant è sviluppato in Rust. L’uso di memoria e le prestazioni dipendono dai vettori, dall’indicizzazione, dalle risorse e dalla configurazione. ### Storage NVMe per Qdrant Quando il provisioning sarà disponibile, potrai configurare Qdrant con storage NVMe. Risorse e tempi dipendono dal pacchetto e dalla configurazione scelta. ### Ricerca semantica e ibrida Qdrant supporta la ricerca per similarità, distanze come quella euclidea e filtri sui metadati. Queste funzioni possono essere usate in applicazioni di ricerca semantica e RAG. ### Scalabilità e configurazione della rete Configura il database in base alle esigenze del progetto e alle opzioni di rete disponibili. Risorse, topologia e gestione del cluster dipendono dalla configurazione scelta. ## Domande frequenti su Qdrant Risposte alle domande sui database vettoriali, sull’hosting e sul collegamento ai modelli linguistici: Che cos’è Qdrant e in cosa differisce dai database tradizionali? A cosa serve un database vettoriale nei progetti di intelligenza artificiale? Quando valutare un database vettoriale dedicato rispetto a un’estensione relazionale? Qdrant può essere usato per la ricerca semantica in lingua persiana? Come collegare applicazioni e framework di intelligenza artificiale a Qdrant? ## Guida a Qdrant e ai database vettoriali per applicazioni di intelligenza artificiale Con l’uso crescente di modelli linguistici e applicazioni di machine learning, i database vettoriali sono diventati un’opzione per indicizzare e cercare embedding. Qdrant è un database vettoriale open source scritto in Rust. Puoi valutarlo per progetti di ricerca semantica e RAG; dimensione dei dati, architettura e prestazioni dipendono dalle esigenze del progetto. Il provisioning su Deplomo è attualmente sospeso. ### Che cos’è Qdrant e come cerca contenuti simili? Qdrant archivia vettori numerici, spesso generati da modelli di embedding. Un’applicazione può trasformare una query in un vettore e cercare elementi vicini usando indici come HNSW. La pertinenza dei risultati dipende dal modello, dai dati e dai parametri di ricerca. Puoi affiancare a Qdrant un database relazionale come [PostgreSQL](/it/marketplace/apps/postgresql) per gestire i dati strutturati e usare Qdrant per la ricerca vettoriale. Per un’interfaccia che colleghi modelli e dati, puoi valutare [open webui](/it/marketplace/apps/openwebui) come componente aggiuntivo, verificandone la compatibilità con il progetto. ### Aspetti da considerare nella gestione autonoma di Qdrant e nell’hosting cloud Gestire autonomamente un database vettoriale può richiedere pianificazione della memoria, configurazione delle code di query, degli indici su disco e delle regole firewall. Dimensiona le risorse in base ai dati e al carico di lavoro previsto. Un servizio gestito può occuparsi di parte della configurazione, ma la disponibilità di storage, backup, rete e risorse dipende dalle opzioni del servizio. Il provisioning di Qdrant su Deplomo è attualmente sospeso. ### Aspetti da confrontare tra Qdrant, database relazionali e gestione autonoma Le differenze dipendono da dati, carico di lavoro, risorse e modalità di gestione:

Aspetto	Qdrant su Deplomo (provisioning sospeso)	Database relazionale	Installazione autonoma su un server
Ricerca e indicizzazione dei vettori	Funzioni di ricerca vettoriale e indici come HNSW; le prestazioni dipendono dai dati e dalle risorse	Le capacità di ricerca vettoriale dipendono dal database e dalle estensioni utilizzate	Prestazioni dipendono da indici, risorse e configurazione
Configurazione e gestione	Quando il provisioning sarà disponibile, potrai configurare Qdrant senza occuparti direttamente della gestione del sistema operativo.	Per un database relazionale, le funzionalità vettoriali dipendono dalle estensioni e dalla configurazione disponibili.	La gestione autonoma può richiedere configurazioni di container, porte, firewall e storage.
Filtri sui metadati (payload)	Qdrant supporta filtri sui payload da combinare con la ricerca vettoriale secondo le esigenze dell’applicazione.	Le query che combinano filtri e ricerca vettoriale dipendono dalle estensioni e dalla configurazione.	Gestire la memoria e gli indici richiede risorse adeguate al volume di dati e al carico di lavoro.
Costo del pacchetto e risorse	Prezzo mensile fisso del pacchetto in euro	I costi dipendono dal provider, dal piano e dalle risorse incluse	Il pacchetto ha un canone mensile fisso entro limiti di risorse definiti

Nel confronto tra soluzioni, considera il tipo di ricerca necessario, le estensioni disponibili, le risorse e i costi del pacchetto. Valuta inoltre chi gestirà la manutenzione e i backup. ### Passaggi per configurare Qdrant e collegare i client Quando il provisioning sarà disponibile, segui questi passaggi indicativi per configurare il servizio: - **Seleziona Qdrant:** Apri la console cloud e scegli Qdrant dal Marketplace, se il provisioning è disponibile. - **Scegli le risorse:** Valuta dimensioni e volume previsti dei vettori e scegli le risorse entro i limiti del pacchetto. - **Recupera i parametri di accesso:** Dopo la creazione, consulta il pannello per l’indirizzo host e le credenziali API da usare per autenticare le richieste. - **Collega un client Python:** Installa la libreria qdrant-client nel tuo ambiente Python e usala per creare collezioni e aggiungere i vettori secondo la documentazione del client. ### Valutare Qdrant per la ricerca vettoriale Qdrant è progettato per archiviare e cercare vettori e può essere usato in applicazioni di ricerca semantica e RAG. La scelta di un database dipende dai requisiti del progetto, dalla qualità degli embedding, dalle risorse e dalle modalità di gestione. Il provisioning su Deplomo è attualmente sospeso. Consulta le opzioni di hosting di Qdrant quando il provisioning sarà disponibile. ## Scopri Qdrant Configurazione automatica, storage persistente e limiti di risorse definiti dal pacchetto mensile della zona. [Scopri Qdrant](https://panel.deplomo.com/signup)