Ihre Vektor-KI-Datenbank, in Frankreich gehostet
Eine hochoptimierte Vektor-Datenbank angetrieben von Qdrant, installiert und gewartet von DINAO. Die Suchmaschine für semantische Suche und RAG Ihrer KI-Anwendungen, mit in Frankreich gespeicherten Embeddings.
Was ist Qdrant?
Qdrant ist eine Open-Source-Vektor-Datenbank, geschrieben in Rust, eine der beliebtesten Lösungen für KI und semantische Suche. Während klassische Datenbanken nach exakten Übereinstimmungen suchen, speichert Qdrant hochdimensionale Vektoren (die Embeddings) und findet semantisch ähnliche Elemente mit extrem hoher Geschwindigkeit.
Entwickelt für RAG-Anwendungen (Retrieval Augmented Generation), intelligente Suchmaschinen und Empfehlungssysteme, bietet Qdrant Ähnlichkeitssuche im Maßstab von Millionen bis Milliarden von Vektoren. Es bietet eine hybride Suche, die Filter und Ähnlichkeit kombiniert, erweitertes Metadaten-Filtering, REST- und gRPC-APIs, eine webbasierte Verwaltungsoberfläche und einen Cluster-Modus für hohe Verfügbarkeit.
Verwaltet von DINAO, läuft Qdrant in einem dedizierten, in Frankreich gehosteten Container, mit HTTPS, API-Schlüssel, Backups und Überwachung. Ihre Embeddings — oft abgeleitet von sensiblen Daten — bleiben so unter Ihrer Kontrolle und entsprechen der DSGVO.
Hosten Sie Qdrant bei DINAO
Ressourcenstufen kompatibel mit den Anforderungen von Qdrant (min. 1 vCPU / 1 Go / 2 Go). In Frankreich gehostet, vollständig gemanagt.
- 1 dedizierte vCPUs
- 2 Go RAM
- 20 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
- 2 dedizierte vCPUs
- 4 Go RAM
- 40 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
- 4 dedizierte vCPUs
- 8 Go RAM
- 80 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
- 8 dedizierte vCPUs
- 16 Go RAM
- 160 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
Diese Anwendung nutzt KI
Der Container hostet die Anwendung, nicht die KI-Engine (die dedizierte GPUs erfordert) : Die Inferenz erfolgt extern, mit Ihrem eigenen Anbieter-Schlüssel. Bevorzugen Sie eine souveräne Engine — Mistral AI, NumSpot, Scaleway oder OVHcloud AI Endpoints (Frankreich, DSGVO) ; ein internationaler Anbieter (OpenAI, Anthropic…) nur, wenn eine spezifische Anforderung dies erfordert. Inferenz-Abonnements sind im Hosting nicht enthalten.
Technische Details
Sie fragen sich…
Wofür wird eine Vektor-Datenbank wie Qdrant verwendet?
Qdrant speichert Vektoren (Embeddings) aus Ihren Texten, Bildern oder anderen Daten und ermöglicht das Auffinden der semantisch ähnlichsten Elemente. Es ist die Grundlage für RAG-Anwendungen, semantische Suche und Empfehlungssysteme.
Ersetzt Qdrant ein KI-Modell?
Nein. Qdrant ist kein Sprachmodell: Es ist die Datenbank, die die von Ihren Modellen erzeugten Embeddings speichert und abfragt. Es wird mit einem LLM (z. B. über Open WebUI oder eine API) kombiniert, um ein vollständiges RAG-System zu erstellen.
Wie integriere ich Qdrant in meine Anwendungen?
Über seine REST- und gRPC-APIs, kompatibel mit Python, LangChain, n8n und den meisten KI-Frameworks. Eine webbasierte Oberfläche ermöglicht auch die visuelle Verwaltung Ihrer Sammlungen und Vektoren.
Wo werden meine Vektoren gespeichert?
Auf der DINAO-Infrastruktur in Frankreich, in einem der verfügbaren Rechenzentren, in einem dedizierten Container. Ihre Embeddings und Metadaten verlassen das Territorium nicht, entsprechend der DSGVO.
Kann ich meine Datenbank erweitern?
Ja. Sie skalieren je nach Volumen der Vektoren und aktivieren den Cluster-Modus für hohe Verfügbarkeit, ohne proprietäre Bindung.
