AI Perks स्टार्टअप और डेवलपर्स को पैसे बचाने में मदद करने के लिए AI टूल्स, क्लाउड सेवाओं और API पर विशेष छूट, क्रेडिट और डील तक पहुंच प्रदान करता है।
फ्री Qdrant क्रेडिट का मूल्य कितना है?
Qdrant स्टार्टअप्स के लिए $2,000 के मुफ्त क्रेडिट प्रदान करता है, जो Qdrant Cloud पर लागू होते हैं, जो इसके ओपन सोर्स वेक्टर डेटाबेस का प्रबंधित संस्करण है।
यह संख्या इस श्रेणी में कहीं और की छह-आंकड़ों की अनुदानों की तुलना में मामूली है, और इसे खारिज करने के बजाय सही ढंग से पढ़ना इसके लायक है। Qdrant Apache 2.0 लाइसेंस प्राप्त और सेल्फ-होस्ट करने योग्य है, इसलिए सशुल्क उत्पाद इंजन नहीं, बल्कि प्रबंधित होस्टिंग है। क्रेडिट होस्टिंग बजट है, एक्सेस कुंजी नहीं।
पात्रता चरण और फंडिंग पर निर्भर करती है, और इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोग्राम की शर्तें मॉडल प्रोग्राम की शर्तों की तुलना में अधिक बदलती हैं। AI Perks वर्तमान संस्करण को 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट के साथ ट्रैक करता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Qdrant वास्तव में क्या करता है
Qdrant संरचित मेटाडेटा के साथ एम्बेडिंग संग्रहीत करता है और मिलीसेकंड में क्वेरी वेक्टर के निकटतम मिलान लौटाता है। यह रस्ट में लिखा गया है, एक एकल बाइनरी के रूप में शिप होता है, और उत्पादन में लैपटॉप पर जैसा व्यवहार करता है वैसा ही व्यवहार करता है।
निजी दस्तावेज़ों पर सवालों का जवाब देने वाला, कीवर्ड के बजाय अर्थ के अनुसार खोज करने वाला, समान आइटम सुझाने वाला, रिकॉर्ड को डुप्लिकेट करने वाला, या किसी एजेंट को दीर्घकालिक स्मृति की आवश्यकता वाले हर उत्पाद को इस परत की आवश्यकता होती है। आप या तो इसे चलाते हैं या इसे किराए पर लेते हैं।
तीन गुण Qdrant को बाकी श्रेणी से अलग करते हैं:
पेलोड एक प्रथम श्रेणी का नागरिक है। मेटाडेटा वेक्टर के साथ रहता है और अनुक्रमणीय होता है, इसलिए फ़िल्टर दूसरे पास के बजाय क्वेरी का हिस्सा होते हैं। यह क्यों मायने रखता है, इसके बारे में अधिक जानकारी नीचे दी गई है।
यह एक बाइनरी है। स्थानीय विकास समानता एक वास्तविक परिचालन लाभ है। आप अपने मशीन पर एक डॉकर कंटेनर में और एक प्रबंधित क्लस्टर में समान इंजन चला सकते हैं, जो "स्थानीय रूप से काम करता है" आश्चर्य की एक श्रेणी को हटा देता है।
लाइसेंस अनुमत है। Apache 2.0 का मतलब है कि सेल्फ-होस्टिंग स्थायी रूप से उपलब्ध रहता है। यह बातचीत की शक्ति है, योजना नहीं: यह जानना कि आप आगे बढ़ सकते हैं, प्रबंधित बिल को ईमानदार रखता है।
फ़िल्टर की गई खोज वह जगह है जहाँ रिट्रीवल उत्पाद टूट जाते हैं
लगभग कोई भी उत्पादन क्वेरी "समान खोजें" नहीं होती है। यह "समान खोजें, इस ग्राहक के दस्तावेज़ों के भीतर, पिछले 90 दिनों से, इस प्रकार का" है। यह संयोजन, कच्ची समानता नहीं, वह जगह है जहाँ अधिकांश वेक्टर खोज चुपचाप विफल हो जाती है।
विफलता का एक विशिष्ट आकार होता है। भोली कार्यान्वयन पोस्ट-फ़िल्टर: शीर्ष 100 निकटतम वैक्टर को पुनर्प्राप्त करें, फिर उन लोगों को छोड़ दें जो फ़िल्टर से मेल नहीं खाते हैं। यदि फ़िल्टर चयनात्मक है, तो आपको तीन परिणाम वापस मिलते हैं, या शून्य, और उत्पाद टूटा हुआ दिखता है, भले ही इंडेक्स ठीक हो।
वैकल्पिक, मिलान उपसमूह पर ब्रूट फोर्स द्वारा पूर्व-फ़िल्टरिंग, सही है लेकिन एक बार उपसमूह बड़ा हो जाने पर धीमा होता है। Qdrant का उत्तर ग्राफ ट्रैवर्सल के दौरान फ़िल्टर स्थितियों को लागू करना और मिलान किए गए फ़ील्ड पर पेलोड इंडेक्स द्वारा समर्थित, फ़िल्टरिंग के तहत खोज ग्राफ को जुड़ा रखना है। इंजीनियरिंग विवरण परिणाम से कम मायने रखता है: फ़िल्टर की गई क्वेरीज़ तेज़ और पूर्ण दोनों बनी रहती हैं।
यह B2B सॉफ़्टवेयर बेचने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए सबसे महत्वपूर्ण संपत्ति है, क्योंकि मल्टी-टेनेंट उत्पाद में हर क्वेरी टेनेंट द्वारा फ़िल्टर की जाती है। यदि आपका रिट्रीवल फ़िल्टर के तहत खराब हो जाता है, तो यह एक साथ हर ग्राहक के लिए खराब हो जाता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
वेक्टर डेटाबेस लागत बड़े पैमाने पर कैसे व्यवहार करती है
वेक्टर खोज लागत आपके द्वारा संग्रहीत वैक्टर की संख्या को उनके आयामों से गुणा करने से प्रेरित होती है, न कि आपके द्वारा चलाई जाने वाली क्वेरी की संख्या से। एक बड़े कॉर्पस पर एक निष्क्रिय इंडेक्स महंगा होता है। एक छोटे कॉर्पस पर एक व्यस्त इंडेक्स सस्ता होता है।
यह मॉडल एपीआई आपसे बिल कैसे लेते हैं, इसका उल्टा है, यही कारण है कि संस्थापक इस लाइन आइटम को लगातार गलत अनुमान लगाते हैं। यहां एक मिलियन वैक्टर के लिए अंकगणित है, इंडेक्स ओवरहेड से पहले:
| स्टोरेज मोड | प्रति आयाम बिट्स | 1M वैक्टर 768 आयामों पर | 1M वैक्टर 1,536 आयामों पर |
|---|---|---|---|
| फ़्लोट 32 मेमोरी में | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| स्केलर क्वांटिज़ेशन (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| बाइनरी क्वांटिज़ेशन | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| डिस्क पर मेमोरी-मैप्ड | 32, पृष्ठांकित | RAM इंडेक्स रखता है | RAM इंडेक्स रखता है |
उन्हें एक फ़्लोर के रूप में मानें। ग्राफ़ ओवरहेड और पेलोड इसके ऊपर बैठते हैं।
दो लीवर तस्वीर को किसी भी चीज़ से ज़्यादा बदलते हैं जो आप अपने कोड के साथ करेंगे। क्वांटिज़ेशन संग्रहीत वैक्टर को संपीड़ित करता है, और Qdrant खोई हुई रिकॉल के अधिकांश हिस्से को ठीक करने के लिए शॉर्टलिस्ट को पूर्ण परिशुद्धता वैक्टर के खिलाफ पुनः स्कोर कर सकता है, जो इसे लगता है उससे कहीं कम डाउनग्रेड बनाता है। आयाम विकल्प दूसरा है: कई एम्बेडिंग मॉडल अब छोटे आउटपुट का समर्थन करते हैं, और आयामों को आधा करने से पूरी तालिका आधी हो जाती है।
व्यावहारिक टेकअवे यह है कि चंकिंग रणनीति केवल गुणवत्ता निर्णय नहीं, बल्कि लागत निर्णय है। दस्तावेज़ों को छोटे टुकड़ों में विभाजित करने से आपके वेक्टर की संख्या और उसके साथ आपकी मेमोरी बिल दोनों बढ़ जाते हैं। AI Perks इस परत पर क्रेडिट ट्रैक करता है ताकि आप चालान आपको सिखाने से पहले वास्तविक पैमाने पर परीक्षण कर सकें।
$2,000 क्रेडिट वास्तव में किसके लिए है
$2,000 का अनुदान एक वर्ष का रनवे नहीं है। यह आपके वास्तविक कॉर्पस को वास्तविक पैमाने पर चलाने के लिए पर्याप्त है ताकि यह सीखा जा सके कि उत्पादन की लागत कितनी होगी, जो पैसे से अधिक मूल्यवान है।
10,000 पंक्तियों के नमूने से वेक्टर बिल का आकार तय करने वाली टीमें आमतौर पर एक परिमाण से गलत होती हैं। रिकॉल, फ़िल्टर प्रदर्शन, और क्वांटिज़ेशन से गुणवत्ता हिट सभी कॉर्पस आकार के साथ बदलते हैं, और उनमें से कोई भी एक खिलौना इंडेक्स से स्पष्ट रूप से अनुमान नहीं लगाया जा सकता है।
तो क्रेडिट को छूट के रूप में नहीं, बल्कि माप के रूप में खर्च करें:
नमूने का नहीं, सब कुछ लोड करें। पूरा बिंदु उस व्यवहार को देखना है जिसे आप छोटे पैमाने पर नहीं देख सकते।
फ़िल्टर के साथ क्वेरी करें। उस क्वेरी आकार का परीक्षण करें जो आपका उत्पाद वास्तव में जारी करेगा, टेनेंट फ़िल्टर सहित।
अपनी क्वांटिज़ेशन सेटिंग पर रिकॉल मापें। एक प्राथमिकता के बजाय एक संख्या के साथ मेमोरी ट्रेडऑफ़ तय करें।
फिर सेल्फ-होस्टिंग को प्रबंधित के मुकाबले मूल्य दें। एक वास्तविक इंडेक्स आकार के साथ, यह एक तर्क के बजाय अंकगणित बन जाता है।
समय राशि जितना ही महत्वपूर्ण है। क्रेडिट समय-बद्ध होते हैं, इसलिए जब आप अभी भी एक चंक आकार चुन रहे हों तो अनुदान को सक्रिय करने से यह एक खाली इंडेक्स पर सबसे अधिक जल जाता है। घड़ी को उस क्षण से संरेखित करें जब आपके पास एक कॉर्पस और ट्रैफ़िक दोनों हों। वर्तमान कार्यक्रम और उनकी शर्तें AI Perks पर स्थित हैं।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Qdrant क्रेडिट किसके साथ स्टैक होते हैं
रिट्रीवल तीन स्थानों पर बिल करता है: एम्बेडिंग बनाना, उन्हें संग्रहीत करना और खोजना, और उत्तर उत्पन्न करना। एक वेक्टर डेटाबेस अनुदान तीन में से एक को कवर करता है।
| परत | यह बिल कैसे करता है | क्रेडिट कहाँ मौजूद हैं |
|---|---|---|
| एम्बेडिंग | प्रति दस्तावेज़ एक बार, हर बार मॉडल बदलने पर फिर से | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| वेक्टर स्टोरेज और खोज | लगातार, मेमोरी द्वारा संचालित | Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| जनरेशन | प्रति उत्तर, प्रति उपयोगकर्ता | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| कंप्यूट और होस्टिंग | लगातार, अपटाइम द्वारा संचालित | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
एम्बेडिंग पंक्ति वह है जो लोगों को पकड़ती है। आप इंडेक्स करने के लिए कॉर्पस को एक बार एम्बेड करते हैं, फिर हर बार जब आप मॉडल बदलते हैं तो उन सभी को पुनः एम्बेड करते हैं। एक एम्बेडिंग अपग्रेड एक पूर्ण रीइंडेक्स है, और एक बड़े कॉर्पस पर यह एक पृष्ठभूमि कार्य के बजाय एक वास्तविक चालान है।
कई पंक्तियों में क्रेडिट रखना एक टीम को बजट मीटिंग के बिना अपना मन बदलने देता है। स्टैकिंग के लिए यह वास्तविक तर्क है।
संस्थापक वेक्टर डेटाबेस के बारे में क्या गलत समझते हैं
दो सबसे आम गलतियाँ उत्पाद की आवश्यकता से पहले एक को अपनाना, और रिट्रीवल गुणवत्ता को एक मॉडल समस्या मानना है जब यह आमतौर पर एक फ़िल्टरिंग या चंकिंग समस्या होती है।
बचने योग्य पाँच विफलताएँ:
बहुत जल्दी शुरू करना। pgvector के साथ Postgres कुछ सौ हजार वैक्टर और सीधी क्वेरी को संभालता है, और यह आपके स्टैक से एक सेवा हटा देता है। एक समर्पित वेक्टर डेटाबेस बड़े पैमाने पर, निरंतर क्वेरी वॉल्यूम पर, या जब फ़िल्टर की गई खोज बहुत कम लौटने लगती है, तो अपनी जगह अर्जित करता है।
मल्टी-टेनेंसी आने तक फ़िल्टर को नज़रअंदाज़ करना। तब तक क्वेरी पैटर्न बेक्ड इन हो जाते हैं और फिक्स एक माइग्रेशन होता है।
क्वांटिज़ेशन को एक डाउनग्रेड मानना। यह 6 GB इंडेक्स और 1.5 GB वाले के बीच का अंतर है, और रीस्कोरिंग के साथ रिकॉल लागत अक्सर नगण्य होती है। इसे मानकर बजाय मापना।
ओपन सोर्स को मुफ़्त के साथ भ्रमित करना। सेल्फ-होस्टिंग लाइसेंस शुल्क को नहीं, बल्कि मेमोरी बिल या ऑन-कॉल रोटेशन को हटाता है।
एम्बेडिंग पक्ष को भूल जाना। स्टोरेज क्रेडिट रिट्रीवल बिल का आधा हिस्सा कवर करते हैं। संस्थापक जो एक साथ दोनों की तलाश करते हैं वे एक वर्ष का वित्त पोषण करते हैं। बाकी एक चौथाई वित्त पोषण करते हैं। दोनों पक्षों को AI Perks पर सूचीबद्ध किया गया है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Qdrant क्रेडिट का मूल्य कितना है?
Qdrant स्टार्टअप्स के लिए $2,000 के मुफ्त क्रेडिट प्रदान करता है, जो Qdrant Cloud पर लागू होते हैं, न कि ओपन सोर्स इंजन पर, जो वैसे भी मुफ्त है। यह कितना चलता है यह कॉर्पस आकार और वेक्टर आयामों पर निर्भर करता है, क्वेरी वॉल्यूम पर नहीं, क्योंकि लागत मेमोरी-संचालित होती है। वर्तमान शर्तें और पात्रता getaiperks.com पर ट्रैक की जाती हैं।
क्या Qdrant उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है?
हाँ, उस अर्थ में जो मायने रखता है: Qdrant Apache 2.0 लाइसेंस प्राप्त है और आप इसे बिना किसी लाइसेंस शुल्क के अपने हार्डवेयर पर चला सकते हैं। जो महंगा है वह Qdrant Cloud, प्रबंधित सेवा है, साथ ही मेमोरी आपके इंडेक्स की खपत करती है चाहे वह कहीं भी रहती हो। सेल्फ-होस्टिंग परिचालन कार्य के लिए पैसे का व्यापार करता है।
क्या मुझे वेक्टर डेटाबेस की आवश्यकता है, या pgvector पर्याप्त है?
कुछ सौ हजार वैक्टर और सरल क्वेरी के लिए, pgvector के साथ Postgres आमतौर पर पर्याप्त होता है और आपके स्टैक से एक सेवा हटा देता है। एक समर्पित वेक्टर डेटाबेस दसियों मिलियन वैक्टर, निरंतर क्वेरी लोड, या भारी फ़िल्टर और मल्टी-टेनेंट खोज पर अपनी जगह अर्जित करता है, जहाँ भोली कार्यान्वयन तेजी से खराब हो जाती है।
Qdrant को कितनी RAM की आवश्यकता है?
अधिकांश टीमों के बजट से अधिक। असंपीडित 32-बिट वैक्टर को प्रति वेक्टर प्रति आयाम लगभग 4 बाइट्स की आवश्यकता होती है, इसलिए एक मिलियन 1,536-आयामी वैक्टर इंडेक्स ओवरहेड से पहले लगभग 6 GB होता है। स्केलर क्वांटिज़ेशन उसे चार गुना तक और बाइनरी क्वांटिज़ेशन उससे कहीं अधिक कम कर देता है, जो क्वांटिज़ेशन को अनुकूलन के बजाय एक योजना निर्णय बनाता है।
क्या मैं Qdrant क्रेडिट को OpenAI या Anthropic क्रेडिट के साथ जोड़ सकता हूँ?
हाँ, और वे विभिन्न बिलों को कवर करते हैं। Qdrant आपके वैक्टर को संग्रहीत करने और खोजने को कवर करता है, एम्बेडिंग प्रदाता उन्हें बनाने को कवर करते हैं, और मॉडल प्रदाता उत्तर उत्पन्न करने को कवर करते हैं। तीनों में क्रेडिट रखने वाली टीमें एक रिट्रीवल उत्पाद के यथार्थवादी पहले वर्ष को कवर करती हैं। देखें कि कौन से संयोजन मौजूद हैं getaiperks.com पर।
Qdrant के मुख्य विकल्प क्या हैं?
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, और pgvector के साथ Postgres। Qdrant के विशिष्ट बिंदु इसका रस्ट इंजन, इसका फ़िल्टरिंग मॉडल, और एक अनुमत लाइसेंस है जो सेल्फ-होस्टिंग को एक वास्तविक निकास के बजाय एक ब्लफ़ के रूप में उपलब्ध रखता है। AI Perks पूरी श्रेणी में क्रेडिट कार्यक्रमों को getaiperks.com पर ट्रैक करता है।
getaiperks.com पर सदस्यता लें →
वैक्टर स्टोर करें। किसी और को मेमोरी के लिए भुगतान करने दें।
