Tu base vectorial IA, alojada en Francia
Una base de datos vectorial de alto rendimiento impulsada por Qdrant, instalada y mantenida por DINAO. El motor de búsqueda semántica y RAG de tus aplicaciones de IA, con tus embeddings almacenados en Francia.
¿Qué es Qdrant?
Qdrant es una base de datos vectorial de código abierto escrita en Rust, una de las más populares para IA y búsqueda semántica. Mientras que una base de datos clásica busca coincidencias exactas, Qdrant almacena vectores de alta dimensión (los embeddings) y encuentra elementos semánticamente cercanos a gran velocidad.
Diseñada para aplicaciones de RAG (Generación Aumentada de Recuperación), motores de búsqueda inteligentes y sistemas de recomendación, Qdrant ofrece búsqueda por similitud a escala de millones, e incluso miles de millones de vectores. Ofrece una búsqueda híbrida que combina filtros y similitud, filtrado avanzado sobre metadatos, API REST y gRPC, una interfaz web de gestión y un modo cluster para alta disponibilidad.
Gestionado por DINAO, Qdrant se ejecuta en un contenedor dedicado alojado en Francia, con HTTPS, clave API, copias de seguridad y supervisión. Tus embeddings —a menudo derivados de datos sensibles— permanecen así bajo tu control y en cumplimiento del RGPD.
Aloja Qdrant en DINAO
Niveles de recursos compatibles con los requisitos de Qdrant (mínimo 1 vCPU / 1 Go / 2 Go). Alojado en Francia, gestionado.
- 1 vCPU dedicados
- 2 Go de RAM
- 20 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 2 vCPU dedicados
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 4 vCPU dedicados
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 8 vCPU dedicados
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
Esta aplicación utiliza IA
El contenedor aloja la aplicación, no el motor de IA (que exige GPUs dedicadas) : la inferencia se conecta externamente, con tu propia clave de proveedor. Prioriza un motor soberano — Mistral AI, NumSpot, Scaleway o OVHcloud AI Endpoints (Francia, GDPR) ; un actor internacional (OpenAI, Anthropic…) solo si una capacidad específica lo exige. Suscripciones de inferencia no incluidas en el alojamiento.
Detalles técnicos
Te preguntas…
¿Para qué sirve una base de datos vectorial como Qdrant?
Qdrant almacena vectores (embeddings) procedentes de tus textos, imágenes u otros datos, y permite encontrar los elementos más cercanos semánticamente. Es la base de las aplicaciones de RAG, búsqueda semántica y recomendación.
¿Reemplaza Qdrant a un modelo de IA?
No. Qdrant no es un modelo de lenguaje: es la base que almacena e interroga los embeddings producidos por tus modelos. Se combina con un LLM (por ejemplo, a través de Open WebUI o una API) para construir un sistema de RAG completo.
¿Cómo integrar Qdrant en mis aplicaciones?
A través de sus API REST y gRPC, compatibles con Python, LangChain, n8n y la mayoría de frameworks de IA. Una interfaz web también permite gestionar tus colecciones y vectores visualmente.
¿Dónde se almacenan mis vectores?
En la infraestructura de DINAO en Francia, en uno de los centros de datos disponibles, en contenedor dedicado. Tus embeddings y metadatos no salen del territorio, conforme al RGPD.
¿Puedo hacer crecer mi base?
Sí. Subes de nivel según el volumen de vectores y activas el modo cluster para alta disponibilidad, sin bloqueo propietario.
