Qdrant

Qdrant é um banco de dados vetorial usado para armazenar, indexar e consultar embeddings. Ele é comum em aplicações de busca semântica (representações matemáticas de significados de textos/imagens), RAG, recomendação, deduplicação e comparação por similaridade.

Em vez de procurar apenas por palavras exatas, o Qdrant permite buscar itens semanticamente parecidos com uma consulta, como documentos, trechos de texto, imagens ou outros dados transformados em vetores.

Docker Compose

O arquivo docker-compose.example.yml sobe um container do Qdrant usando a imagem qdrant/qdrant:dev.

Serviços e portas:

• 6333: API REST, usada para ingestão, consulta e dashboard.
• 6334: API gRPC.

Persistência:

• Os dados ficam no volume Docker qdrant_storage, montado em /qdrant/storage.

Ambiente:

• Copie .env.example para .env.
• Ajuste QDRANT__SERVICE__API_KEY para uma chave segura.

Healthcheck:

• O container usa o endpoint http://localhost:6333/readyz para indicar quando o Qdrant está pronto para receber tráfego.
• A checagem roda a cada 30 segundos, com timeout de 10 segundos e 3 tentativas.

Logs:

• Os logs usam o driver json-file.
• Cada arquivo de log fica limitado a 10m.
• São mantidos até 3 arquivos de log por container.

Rede:

• O compose usa a rede externa proxy. Crie essa rede antes de subir o serviço, caso ela ainda não exista:

docker network create proxy

Para iniciar:

cp .env.example .env
docker compose -f docker-compose.example.yml up -d

Para parar:

docker compose -f docker-compose.example.yml down

Dashboard

Com o serviço rodando localmente, acesse:

http://localhost:6333/dashboard

Exemplos de uso

Conectar no Qdrant

qdrant = QdrantClient(
    url=os.getenv("LOCAL_QDRANT_URL"),
    api_key=os.getenv("QDRANT__SERVICE__API_KEY")
)

Listar Collections

collections = qdrant.get_collections()
print(collections)

Consultar

results = qdrant.query_points(
    collection_name=COLLECTION_NAME, query=query_embedding, limit=3
)