AI Perks startaplara və tərtibatçılara pul qənaət etməyə kömək etmək üçün AI alətləri, bulud xidmətləri və API-lər üzrə eksklüziv endirimlər, kreditlər və təkliflərə giriş təmin edir.
Pulsuz Qdrant Kreditləri Nə Qədər Dəyərlidir?
Qdrant, açıq mənbəli vekor verilənlər bazasının idarə olunan versiyası olan Qdrant Cloud üçün startaplara 2.000 dollar məbləğində pulsuz kredit təklif edir.
Bu məbləğ, bu kateqoriyada digər yerlərdə təklif olunan altı rəqəmli qrantlarla müqayisədə kiçikdir, lakin onu düzgün başa düşmək lazımdır. Qdrant Apache 2.0 lisenziyasına malikdir və özünüz host edə bilərsiniz, buna görə də ödənişli məhsul mühərrik deyil, idarə olunan hostinqdir. Kredit, giriş açarı deyil, hostinq büdcəsidir.
Uyğunluq mərhələdən və maliyyələşdirmədən asılıdır, infrastruktur proqramı şərtləri model proqramı şərtlərindən daha çox dəyişir. AI Perks cari versiyanı 194 şirkətdə 7.7 milyon dollar kreditlə birlikdə izləyir.
Startups üçün Əsas AI Kreditləri
Bu təsdiqlənmiş proqramlar vasitəsilə birbaşa müraciət edin.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Claude (via program) $100,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
OpenAI (via program) $2,500
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Anthropic $20,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
AWS $300,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Google Cloud $350,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Qdrant Əslində Nə Edir
Qdrant, strukturlaşdırılmış metadata ilə birlikdə vektorları saxlayır və saniyənin onda biri ərzində sorğu vektoruna ən yaxın uyğunluqları qaytarır. O, Rust dilində yazılıb, tək bir ikili fayl kimi paylanır və kompüterdə də, istehsalda da eyni cür işləyir.
Şəxsi sənədlər üzərindən suallara cavab verən, açar sözlə deyil, məna ilə axtaran, oxşar məhsulları tövsiyə edən, qeydləri təkrardan azad edən və ya agentə uzunmüddətli yaddaş verən hər bir məhsul bu qata ehtiyac duyur. Ya onu özünüz işlədirsiniz, ya da kirayə götürürsünüz.
Üç xüsusiyyət Qdrantı digərlərindən fərqləndirir:
Payload (Meta-data) birinci dərəcəli bir vətəndaşdır. Metadata vektorla birlikdə yaşayır və indekslənə bilər, buna görə də filterlər sorğunun bir hissəsidir, nəticələr üzərində ikinci bir keçid deyil. Niyə bunun əhəmiyyət kəsb etdiyini aşağıda daha ətraflı izah edəcəyəm.
O, bir ikili fayldır. Yerli inkişafın paralel işləməsi real operativ üstünlükdür. Siz identik mühərriki öz kompüterinizdə Docker konteynerində və idarə olunan klasterdə işlədə bilərsiniz, bu da "yerli işləyir" sürprizlərinin bir qismini aradan qaldırır.
Lisenziya icazəlidir. Apache 2.0, özünüzü host etməyinizi daimi olaraq mövcud edir. Bu, bir plan deyil, danışıq mövzusu yaratmaqdır: köçürə biləcəyinizi bilmək idarə olunan xərci düzgün saxlayır.
Filtrelenmiş Axtarış, Veri Məhsullarının Pozulduğu Yerdir
Həddindən artıq istehsal sorğusu "oxşarları tap" deyil. O, "bu müştərinin sənədlərindən, son 90 gündə, bu tipdən olan oxşarları tap"dır. Xam oxşarlıq deyil, bu birləşmədir ki, əksər vekor axtarışları sakitcə uğursuz olur.
Uğursuzluğun xüsusi bir forması var. Sadə tətbiqlər sonradan filterləyir: ən yaxın 100 vektoru alır, sonra filterə uyğun gəlməyənləri atır. Əgər filter seçicidirsə, üç nəticə və ya sıfır nəticə alırsınız və indeks düzgün olsa belə, məhsul pozulmuş görünür.
Alternativ, uyğun alt-istehlak üzərində qabaqcadan filterləmə, doğrudur, lakin alt-istehlak böyük olduqda yavaşdır. Qdrantın cavabı, qrafik səyahəti zamanı filter şərtlərini tətbiq etmək və axtarış qrafikini filterləmə altında bağlı saxlamaqdır, filterlədiyiniz sahələrə dair meta-data indeksləri ilə dəstəklənir. Mühəndislik detalı, nəticədən daha az əhəmiyyətlidir: filtrelenmiş sorğular həm sürətli, həm də tam qalır.
Bu, B2B proqram təminatı satan hər kəs üçün ən vacib xüsusiyyətdir, çünki çox-istifadəçili məhsuldakı hər sorğu istifadəçi tərəfindən filtrelenir. Sizin verilənlərinizin performansı filterlər altında pisləşərsə, o, bütün müştərilər üçün eyni anda pisləşir.
Startups üçün Əsas AI Kreditləri
Bu təsdiqlənmiş proqramlar vasitəsilə birbaşa müraciət edin.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Claude (via program) $100,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
OpenAI (via program) $2,500
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Anthropic $20,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
AWS $300,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Google Cloud $350,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Vektor Verilənlər Bazası Xərcləri Ölçüdə Necə Davranır
Vektor axtarış xərci, sorğularınızın sayı ilə deyil, saxladığınız vektorların sayı vurulsun onların ölçüləri ilə müəyyən edilir. Böyük bir korpus üzərində boşda olan indeks bahalıdır. Kiçik bir korpus üzərində işləyən indeks ucuzdur.
Bu, model API-lərinin sizə necə hesab yazdığının tərsinədir, buna görə də qurucular bu maddəni bu qədər ardıcıl səhv hesablayırlar. Budur, indeks əlavə xərcləri nəzərə alınmadan bir milyon vektor üçün hesablama:
| Saxlama rejimi | Bir ölçü üçün bit | 1M vektor 768 ölçüdə | 1M vektor 1,536 ölçüdə |
|---|---|---|---|
| float32 yaddaşda | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| Skalyar kəmiyyətləşdirmə (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| Binar kəmiyyətləşdirmə | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| Yaddaşa-eşlənmiş diskdə | 32, səhifəli | RAM indeksi saxlayır | RAM indeksi saxlayır |
Bunları bir alt hədd kimi qəbul edin. Qrafik əlavə xərcləri və payload yuxarıda durur.
İki mexanizm, kodunuzda edəcəyinizdən daha çox şeyi dəyişir. Kəmiyyətləşdirmə saxlanan vektorları sıxır və Qdrant, itirilən yaddaşın əksəriyyətini bərpa etmək üçün qısa siyahını tam dəqiqlikli vektorlara qarşı yenidən hesablaya bilər, bu da səsləndiyindən daha az bir endirim deməkdir. Ölçü seçimi isə digəridir: bir çox embedding modeli indi qısa çıxışları dəstəkləyir və ölçüləri yarıya endirmək bütün cədvəli yarıya endirir.
Praktik nəticə, parçalama strategiyasının yalnız bir keyfiyyət qərarı deyil, bir xərc qərarı olmasıdır. Sənədləri daha kiçik hissələrə ayırmaq, vektor sayınızı və buna görə də yaddaş xərcinizi artırır. AI Perks bu qat üzrə kreditləri izləyir ki, siz hesabat sizə öyrətməzdən əvvəl real ölçüdə test edə biləsiniz.
2.000 Dollarlıq Kredit Əslində Nə Üçündür
2.000 dollarlıq qrant bir illik fəaliyyət müddəti deyil. Bu, istehsalın nə qədər xərcə başa gələcəyini öyrənmək üçün real ölçüdə real korpusunuzu işlətməyə kifayətdir, bu da puldan daha dəyərlidir.
Vektor xərcini 10.000 səhifəlik nümunədən ölçən komandalar adətən bir tərtib dərəcəsində səhv edirlər. Yaddaş performansı, filter performansı və kəmiyyətləşdirmədən yaranan keyfiyyət itkisi hamısı korpus ölçüsü ilə dəyişir və heç biri kiçik bir indeksdən təmiz şəkildə ekstrapolyasiya edilmir.
Beləliklə, krediti endirim kimi deyil, ölçü kimi xərcləyin:
Nümunə deyil, hər şeyi yükləyin. Bütün məqsəd kiçik ölçüdə görə bilmədiyiniz davranışları görməkdir.
Filterlərlə sorğu edin. Məhsulunuzun əslində verəcəyi sorğu formasını, istifadəçi filterini də əlavə etməklə test edin.
Kəmiyyətləşdirmə ayarınızda yaddaş bərpəsini ölçün. Yaddaş ticarətini bir üstünlük deyil, bir rəqəmlə qərar verin.
Sonra özünüzü host etməyi idarə olunan ilə müqayisə edin. Real indeks ölçüsü ilə bu, bir arqument deyil, hesablama olacaq.
Vaxt təyin etmək, miqdar qədər vacibdir. Kreditlər vaxtla məhdudlaşır, buna görə də hələ də parçalama ölçüsünü seçdiyiniz zaman bir qrantı aktivləşdirmək, boş bir indeksdə onun əksəriyyətini yandırır. Saatı, həm korpusunuzun, həm də trafikinizin olduğu anla uyğunlaşdırın. Cari proqramlar və onların şərtləri AI Perks ünvanında yerləşir.
Startups üçün Əsas AI Kreditləri
Bu təsdiqlənmiş proqramlar vasitəsilə birbaşa müraciət edin.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Claude (via program) $100,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
OpenAI (via program) $2,500
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Anthropic $20,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
AWS $300,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Google Cloud $350,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Qdrant Kreditləri Nə ilə Təbəqələşir
Verilənlərin alınması üç yerdə hesablanır: vektorların yaradılması, onların saxlanması və axtarılması və cavabın yaradılması. Vektor verilənlər bazası qrantı üçündən birini əhatə edir.
| Qat | Necə hesablanır | Kreditlər harada mövcuddur |
|---|---|---|
| Vektorlar | Sənəd başına bir dəfə, hər model dəyişikliyində yenidən | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| Vektor saxlanması və axtarışı | Davamlı, yaddaşla idarə olunur | Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| Yaradılması | Cavab başına, istifadəçi başına | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| Hesablama və hostinq | Davamlı, fəaliyyət müddəti ilə idarə olunur | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
Vektor qatı insanları çaşdıranıdır. Korpusu indeksləmək üçün bir dəfə vektor yaradırsınız, sonra hər dəfə modeli dəyişəndə hamısını yenidən vektor yaradırsınız. Bir vektor təkmilləşdirməsi tam bir yenidən indeksləmədir və böyük bir korpusda bu, bir fond işi deyil, real bir hesabdır.
Bir neçə qat üzrə kreditləri saxlamaq, bir komandanın büdcə iclası olmadan fikrini dəyişməsinə imkan verir. Bu, təbəqələşmənin əsl arqumentidir.
Qurucular Vektor Verilənlər Bazaları Haqqında Nə Səhv Başa Düşür
Ən çox yayılmış iki səhv, məhsul lazım olmamışdan əvvəl onu qəbul etmək və verilənlərin alınma keyfiyyətini model problemi kimi qəbul etməkdir, halbuki bu adətən filterləmə və ya parçalama problemidir.
Qaçınılması lazım olan beş uğursuzluq:
Çox tez başlamaq. Postgres pgvector ilə bir neçə yüz min vektor və sadə sorğuları idarə edir və sizin stack-dan bir xidməti çıxarır. Xüsusi bir vektor verilənlər bazası ölçüdə, davamlı sorğu həcmində və ya filtrelenmiş axtarış çox az nəticə verməyə başladıqda öz yerini qazanır.
Çox-istifadəçilik gələnə qədər filterləri görməmək. O vaxta qədər sorğu nümunələri dərinləşib və düzəliş bir miqrasiyadır.
Kəmiyyətləşdirməni bir endirim kimi qəbul etmək. Bu, 6 GB indeks ilə 1.5 GB indeks arasındakı fərqdir və yenidən hesablamada yaddaş itkisi tez-tez əhəmiyyətsizdir. Düyərək deyil, ölçərək qərar verin.
Açıq mənbəni pulsuz ilə qarışdırmaq. Özünüzü host etmək lisenziya ödənişini deyil, yaddaş xərcini və növbəti dövriyyəni çıxarır.
Vektor yaratma tərəfini unutmaq. Saxlama kreditləri bir alınma xərcinin yarısını əhatə edir. Həm də ikisini eyni anda axtaran qurucular bir illik fəaliyyəti maliyyələşdirirlər. Qalanlar dörddə birini maliyyələşdirir. Hər iki tərəf AI Perks ünvanında kataloqlandırılıb.
Startups üçün Əsas AI Kreditləri
Bu təsdiqlənmiş proqramlar vasitəsilə birbaşa müraciət edin.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Claude (via program) $100,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
OpenAI (via program) $2,500
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Anthropic $20,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
AWS $300,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Google Cloud $350,000
Erkən mərhələdə olan startuplar üçün uyğundur
Tez-tez Verilən Suallar
Qdrant kreditləri nə qədər dəyərlidir?
Qdrant, açıq mənbəli mühərrik üçün deyil, Qdrant Cloud üçün startaplara 2.000 dollar məbləğində pulsuz kredit təklif edir, çünki açıq mənbəli mühərrik onsuz da pulsuzdur. Nə qədər gedəcəyi, sorğu həcmindən deyil, korpus ölçüsündən və vektor ölçülərindən asılıdır, çünki xərc yaddaşla idarə olunur. Cari şərtlər və uyğunluq getaiperks.com ünvanında izlənilir.
Qdrant istifadə etmək pulsuzdurmu?
Bəli, əhəmiyyətli mənasında: Qdrant Apache 2.0 lisenziyasına malikdir və siz onu heç bir lisenziya haqqı ödəmədən öz avadanlığınızda işlədə bilərsiniz. Xərcə səbəb olan şey Qdrant Cloud, yəni idarə olunan xidmət, eləcə də indeksinizin harada yaşamasından asılı olmayaraq istehlak etdiyi yaddaşdır. Özünüzü host etmək, pula əməliyyat işi ilə dəyişir.
Mənə vekor verilənlər bazası lazımdırmı, yoxsa pgvector kifayətdirmi?
Bir neçə yüz min vektor və sadə sorğular üçün, Postgres pgvector ilə adətən kifayətdir və sizin stack-dan bir xidməti çıxarır. Xüsusi bir vekor verilənlər bazası on milyonlarla vektor, davamlı sorğu yükü və ya ağır filtrelenmiş və çox-istifadəçili axtarışda öz yerini qazanır, burada sadə tətbiqlər kəskin şəkildə pisləşir.
Qdrant nə qədər RAM tələb edir?
Əksər komandaların büdcəsindən daha çox. Sıkılmamış 32-bit vektorlar vektoru başına ölçü başına təxminən 4 bayt tələb edir, buna görə də bir milyon 1,536-ölçülü vektor indeks əlavə xərcləri nəzərə alınmadan təxminən 6 GB-dır. Skalyar kəmiyyətləşdirmə bunu dörd qat azaldır və binar kəmiyyətləşdirmə daha da çox azaldır, bu da kəmiyyətləşdirməni bir optimallaşdırma deyil, bir planlaşdırma qərarı edir.
Qdrant kreditlərini OpenAI və ya Anthropic kreditləri ilə birləşdirə bilərəmmi?
Bəli, və onlar fərqli hesabları əhatə edirlər. Qdrant vektorlarınızı saxlamağı və axtarmağı əhatə edir, vektor yaradıcıları onları yaratmağı, model təminatçıları isə cavabı yaratmağı əhatə edir. Hər üçü üzrə kreditləri olan komandalar bir alınma məhsulunun real ilk ilini əhatə edirlər. Hansı birləşmələrin mövcud olduğunu getaiperks.com ünvanında görə bilərsiniz.
Əsas Qdrant alternativləri hansılardır?
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma və pgvector ilə Postgres. Qdrant'ın fərqləndirici xüsusiyyətləri Rust mühərriki, filterləmə modeli və özünüzü host etməyi real bir çıxış olaraq saxlayan icazəli lisenziyasıdır, bluff deyil. AI Perks bütün kateqoriya üzrə kredit proqramlarını getaiperks.com ünvanında izləyir.
getaiperks.com ünvanında abunə olun →
Vektorları saxlayın. Yaddaş üçün başqasına ödətdirin.
