Votre base vectorielle IA, hébergée en France
Une base de données vectorielle hautes performances propulsée par Qdrant, installée et maintenue par DINAO. Le moteur de recherche sémantique et de RAG de vos applications IA, avec vos embeddings stockés en France.
Qu'est-ce que Qdrant ?
Qdrant est une base de données vectorielle open source écrite en Rust, parmi les plus populaires pour l'IA et la recherche sémantique. Là où une base classique cherche des correspondances exactes, Qdrant stocke des vecteurs de haute dimension (les embeddings) et retrouve les éléments sémantiquement proches à très grande vitesse.
Conçue pour les applications de RAG (Retrieval Augmented Generation), les moteurs de recherche intelligents et les systèmes de recommandation, Qdrant offre une recherche par similarité à l'échelle de millions, voire de milliards de vecteurs. Elle propose une recherche hybride combinant filtres et similarité, un filtrage avancé sur les métadonnées, des API REST et gRPC, une interface web de gestion et un mode cluster pour la haute disponibilité.
Managé par DINAO, Qdrant tourne dans un conteneur dédié hébergé en France, avec HTTPS, clé API, sauvegardes et supervision. Vos embeddings — souvent dérivés de données sensibles — restent ainsi sous votre contrôle et conformes au RGPD.
Hébergez Qdrant chez DINAO
Paliers de ressources compatibles avec les pré-requis de Qdrant (1 vCPU / 1 Go / 2 Go minimum). Hébergé en France, infogéré.
- 1 vCPU dédiés
- 2 Go de RAM
- 20 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 2 vCPU dédiés
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 4 vCPU dédiés
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 8 vCPU dédiés
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
Cette application utilise l'IA
Le conteneur n'embarque pas de calcul IA : les étapes IA s'appuient sur une puissance externe au conteneur, fournie via un service complémentaire AI (Mistral, OpenAI, Anthropic…) branché avec votre propre clé. Prenez un pack de tokens pour démarrer (abonnements fournisseurs non inclus).
Détails techniques
Vous vous demandez…
À quoi sert une base de données vectorielle comme Qdrant ?
Qdrant stocke des vecteurs (embeddings) issus de vos textes, images ou autres données, et permet de retrouver les éléments les plus proches sémantiquement. C'est le socle des applications de RAG, de recherche sémantique et de recommandation.
Qdrant remplace-t-il un modèle d'IA ?
Non. Qdrant n'est pas un modèle de langage : c'est la base qui stocke et interroge les embeddings produits par vos modèles. Il se combine avec un LLM (par exemple via Open WebUI ou une API) pour bâtir un système de RAG complet.
Comment intégrer Qdrant à mes applications ?
Via ses API REST et gRPC, compatibles avec Python, LangChain, n8n et la plupart des frameworks IA. Une interface web permet aussi de gérer vos collections et vecteurs visuellement.
Où sont stockés mes vecteurs ?
Sur l'infrastructure DINAO en France, dans un des datacenters disponible, en conteneur dédié. Vos embeddings et métadonnées ne quittent pas le territoire, conformément au RGPD.
Puis-je faire évoluer ma base ?
Oui. Vous montez de palier selon le volume de vecteurs et activez le mode cluster pour la haute disponibilité, sans verrouillage propriétaire.
