AI Perks menyediakan akses kepada diskaun eksklusif, kredit dan tawaran untuk alat AI, perkhidmatan awan dan API bagi membantu startup dan pembangun menjimatkan wang.
Berapakah Nilai Kredit Qdrant Percuma?
Qdrant menawarkan kredit percuma sebanyak $2,000 untuk syarikat permulaan, digunakan pada Qdrant Cloud, versi terurus bagi pangkalan data vektor sumber terbukanya.
Jumlah itu sederhana berbanding geran enam angka di tempat lain dalam kategori ini, dan ia patut dibaca dengan betul berbanding mengabaikannya. Qdrant dilesenkan Apache 2.0 dan boleh dihoskan sendiri, jadi produk berbayar adalah pengurusan hos, bukan enjin. Kredit tersebut adalah bajet pengurusan hos, bukan kunci akses.
Kelayakan bergantung pada peringkat dan pembiayaan, dan terma program infrastruktur bergerak lebih banyak daripada terma program model. AI Perks menjejaki versi semasa bersama dengan $7.7 juta dalam kredit di seluruh 194 syarikat.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Layak untuk permulaan peringkat awal
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Apa Sebenarnya yang Dilakukan oleh Qdrant
Qdrant menyimpan penepatan bersama dengan metadata terstruktur dan mengembalikan padanan terdekat kepada vektor kuari dalam beberapa milisaat. Ia ditulis dalam Rust, dihantar sebagai satu binari, dan berkelakuan sama pada komputer riba seperti dalam pengeluaran.
Setiap produk yang menjawab soalan tentang dokumen peribadi, mencari mengikut makna berbanding kata kunci, mengesyorkan item serupa, menyahduplikasi rekod, atau memberikan ingatan jangka panjang kepada ejen memerlukan lapisan ini. Anda sama ada menjalankannya atau anda menyewanya.
Tiga sifat membezakan Qdrant daripada yang lain dalam kategori ini:
Muatan adalah warganegara kelas pertama. Metadata tinggal bersama vektor dan boleh diindeks, jadi penapis adalah sebahagian daripada kuari berbanding lulus kedua ke atas hasil. Lebih lanjut tentang mengapa itu penting di bawah.
Ia adalah satu binari. Kesetaraan pembangunan tempatan adalah kelebihan operasi sebenar. Anda boleh menjalankan enjin yang sama dalam bekas Docker pada mesin anda dan dalam kelompok terurus, yang menghilangkan satu kategori kejutan "berfungsi secara tempatan".
Lesennya permisif. Apache 2.0 bermakna pengostingan sendiri kekal tersedia secara kekal. Itu adalah leverage rundingan berbanding rancangan: mengetahui anda boleh berpindah memastikan bil terurus jujur.
Carian Tertapis Adalah Tempat Produk Pengambilan Rosak
Hampir tiada kuari pengeluaran ialah "cari yang serupa". Ia adalah "cari yang serupa, di dalam dokumen pelanggan ini, dari 90 hari terakhir, jenis ini". Kombinasi itu, bukan keserupaan mentah, adalah di mana kebanyakan carian vektor diam-diam gagal.
Kegagalan itu mempunyai bentuk tertentu. Pelaksanaan pandai pasca-penapis: ambil 100 vektor terdekat teratas, kemudian buang yang tidak sepadan dengan penapis. Jika penapis adalah selektif, anda mendapat tiga hasil kembali, atau sifar, dan produk kelihatan rosak walaupun indeksnya baik.
Alternatifnya, pra-penapisan secara paksa ke atas subset yang sepadan, adalah betul tetapi perlahan setelah subset itu besar. Jawapan Qdrant ialah menggunakan syarat penapis semasa traversal graf dan menyimpan graf carian bersambung di bawah penapisan, disokong oleh indeks muatan pada medan yang anda tapis. Perincian kejuruteraan kurang penting daripada akibatnya: kuari yang ditapis kekal pantas dan lengkap.
Ini adalah sifat tunggal yang paling penting bagi sesiapa yang menjual perisian B2B, kerana setiap kuari dalam produk multi-penyewa ditapis mengikut penyewa. Jika pengambilan anda merosot di bawah penapis, ia merosot untuk setiap pelanggan sekaligus.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Layak untuk permulaan peringkat awal
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Bagaimana Kos Pangkalan Data Vektor Berkelakuan pada Skala
Kos carian vektor didorong oleh berapa banyak vektor yang anda simpan didarab dengan dimensinya, bukan oleh berapa banyak kuari yang anda jalankan. Indeks tidak aktif ke atas korpus besar adalah mahal. Indeks yang sibuk ke atas korpus kecil adalah murah.
Itulah songsangan daripada cara API model mengenakan caj kepada anda, itulah sebabnya pengasas salah meramalkan item baris ini secara konsisten. Berikut ialah aritmetik untuk satu juta vektor, sebelum overhead indeks:
| Mod pengehosan | Bit setiap dimensi | 1 juta vektor pada 768 dim | 1 juta vektor pada 1,536 dim |
|---|---|---|---|
| float32 dalam memori | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| Kuantisasi scalar (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| Kuantisasi binari | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| Dipetakan memori pada cakera | 32, dipaginasi | RAM menyimpan indeks | RAM menyimpan indeks |
Anggaplah itu sebagai lantai. Overhead graf dan muatan duduk di atas.
Dua tuas mengubah gambaran lebih daripada apa sahaja yang akan anda lakukan pada kod anda. Kuantisasi memampatkan vektor yang disimpan, dan Qdrant boleh mengira semula senarai pendek terhadap vektor ketepatan penuh untuk mendapatkan semula sebahagian besar ingatan yang hilang, yang menjadikannya kurang daripada penurunan gred seperti yang kedengaran. Pilihan dimensi ialah yang lain: banyak model penepatan kini menyokong output yang dipendekkan, dan mengurangkan separuh dimensi mengurangkan separuh jadual keseluruhan.
Pengambilan praktikal ialah strategi pemotongan adalah keputusan kos, bukan hanya keputusan kualiti. Membahagikan dokumen kepada bahagian yang lebih kecil menggandakan bilangan vektor anda dan bil memori anda bersamanya. AI Perks menjejaki kredit merentasi lapisan ini supaya anda boleh menguji pada skala sebenar sebelum invois mengajar anda.
Apa Sebenarnya Kredit $2,000 Itu
Geran $2,000 bukanlah tempoh kelangsungan hidup selama setahun. Ia cukup untuk menjalankan korpus sebenar anda pada skala sebenar cukup lama untuk mempelajari kos pengeluaran, yang bernilai lebih daripada wang itu.
Pasukan yang mengukur bil vektor daripada sampel 10,000 baris biasanya salah sebanyak satu magnitud. Ingatan, prestasi penapis, dan kesukaran kualiti daripada kuantisasi semuanya berubah dengan saiz korpus, dan tiada satu pun daripada mereka boleh diekstrapolasi dengan bersih daripada indeks mainan.
Jadi belanjakan kredit sebagai ukuran, bukan diskaun:
Muatkan semuanya, bukan sampel. Keseluruhannya adalah untuk melihat tingkah laku yang tidak dapat anda lihat pada skala kecil.
Kuari dengan penapis dihidupkan. Uji bentuk kuari yang akan dikeluarkan oleh produk anda, termasuk penapis penyewa.
Ukur ingatan pada tetapan kuantisasi anda. Tentukan pertukaran memori dengan nombor dan bukannya keutamaan.
Kemudian tetapkan harga pengostingan sendiri terhadap terurus. Dengan saiz indeks sebenar, itu menjadi aritmetik dan bukannya hujah.
Masa adalah sama pentingnya dengan jumlah. Kredit adalah terhad masa, jadi mengaktifkan geran semasa anda masih memilih saiz potongan membakar kebanyakan daripadanya pada indeks kosong. Selaraskan jam dengan saat anda mempunyai kedua-dua korpus dan trafik. Program semasa dan terma mereka duduk di AI Perks.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Layak untuk permulaan peringkat awal
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Apa Kredit Qdrant Boleh Dikombinasikan Dengan
Pengambilan dikenakan caj di tiga tempat: mencipta penepatan, menyimpan dan mencarinya, dan menjana jawapan. Geran pangkalan data vektor meliputi satu daripada tiga.
| Lapisan | Cara ia dikenakan caj | Tempat kredit wujud |
|---|---|---|
| Penepatan | Sekali setiap dokumen, sekali lagi pada setiap perubahan model | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| Penyimpanan dan carian vektor | Berterusan, didorong oleh memori | Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| Penjanaan | Setiap jawapan, setiap pengguna | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| Pengiraan dan pengostingan | Berterusan, didorong oleh masa aktif | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
Baris penepatan adalah yang memerangkap orang. Anda menepati korpus sekali untuk mengindeksnya, kemudian menepatinya semula setiap kali anda menukar model. Peningkatan penepatan ialah indeks penuh, dan pada korpus besar itu adalah invois sebenar dan bukannya kerja latar belakang.
Memegang kredit merentasi beberapa baris membolehkan pasukan menukar fikiran mereka tanpa mesyuarat bajet. Itulah hujah sebenar untuk tindanan.
Apa yang Pengasas Salah Fahami Tentang Pangkalan Data Vektor
Dua kesilapan yang paling biasa ialah mengguna pakai satu sebelum produk memerlukannya, dan menganggap kualiti pengambilan sebagai masalah model apabila ia biasanya masalah penapisan atau pemotongan.
Lima kegagalan yang patut dielakkan:
Memulakan terlalu awal. Postgres dengan pgvector mengendalikan beberapa ratus ribu vektor dan kuari mudah, dan ia mengeluarkan perkhidmatan daripada timbunan anda. Pangkalan data vektor khusus mendapat tempatnya pada skala, pada jumlah kuari yang berterusan, atau apabila carian tertapis mula mengembalikan terlalu sedikit.
Mengabaikan penapis sehingga multi-penyewaan tiba. Pada ketika itu corak kuari telah dibentuk dan pembaikan adalah migrasi.
Menganggap kuantisasi sebagai penurunan gred. Ia adalah perbezaan antara indeks 6 GB dan 1.5 GB, dan dengan pengiraan semula kos ingatan sering tidak ketara. Ukurnya berbanding dengan mengandaikan.
Mengelirukan sumber terbuka dengan percuma. Pengostingan sendiri menghilangkan yuran lesen, bukan bil memori atau pusingan panggilan.
Melupakan sisi penepatan. Kredit penyimpanan meliputi separuh daripada bil pengambilan. Pengasas yang mencari kedua-duanya sekaligus membiayai setahun. Yang lain membiayai suku. Kedua-dua belah pihak dikatalogkan di AI Perks.
Kredit AI Teratas untuk Permulaan
Mohon terus melalui program yang disahkan ini.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
Layak untuk permulaan peringkat awal
Claude (via program) $100,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
OpenAI (via program) $2,500
Layak untuk permulaan peringkat awal
Anthropic $20,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
AWS $300,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Google Cloud $350,000
Layak untuk permulaan peringkat awal
Soalan Lazim
Berapakah nilai kredit Qdrant?
Qdrant menawarkan kredit percuma sebanyak $2,000 untuk syarikat permulaan, digunakan pada Qdrant Cloud dan bukannya pada enjin sumber terbuka, yang percuma. Sejauh mana ia pergi bergantung pada saiz korpus dan dimensi vektor dan bukannya jumlah kuari, kerana kos didorong oleh memori. Terma dan kelayakan semasa dijejak di getaiperks.com.
Adakah Qdrant percuma untuk digunakan?
Ya, dalam erti kata yang penting: Qdrant dilesenkan Apache 2.0 dan anda boleh menjalankannya pada perkakasan anda sendiri tanpa yuran lesen. Apa yang memerlukan wang ialah Qdrant Cloud, perkhidmatan terurus, ditambah memori yang digunakan oleh indeks anda di mana sahaja ia berada. Pengostingan sendiri menukar wang untuk kerja operasi.
Adakah saya memerlukan pangkalan data vektor, atau adakah pgvector mencukupi?
Untuk beberapa ratus ribu vektor dan kuari mudah, Postgres dengan pgvector biasanya mencukupi dan mengeluarkan perkhidmatan daripada timbunan anda. Pangkalan data vektor khusus mendapat tempatnya pada puluhan juta vektor, beban kuari yang berterusan, atau carian tertapis dan multi-penyewa yang berat, di mana pelaksanaan pandai merosot dengan tajam.
Berapa banyak RAM yang diperlukan oleh Qdrant?
Lebih daripada yang dibelanjakan oleh kebanyakan pasukan. Vektor 32-bit yang tidak dimampatkan memerlukan kira-kira 4 bait setiap dimensi setiap vektor, jadi satu juta vektor 1,536-dimensi adalah kira-kira 6 GB sebelum overhead indeks. Kuantisasi scalar memotong itu hampir empat kali ganda dan kuantisasi binari jauh lebih jauh, yang menjadikan kuantisasi keputusan perancangan dan bukannya pengoptimuman.
Bolehkah saya menggabungkan kredit Qdrant dengan kredit OpenAI atau Anthropic?
Ya, dan mereka meliputi bil yang berbeza. Qdrant meliputi penyimpanan dan carian vektor anda, pembekal penepatan meliputi penciptaannya, dan pembekal model meliputi penjanaan jawapan. Pasukan yang memegang kredit di ketiga-tiganya meliputi tahun pertama yang realistik bagi produk pengambilan. Lihat kombinasi yang wujud di getaiperks.com.
Apakah alternatif utama Qdrant?
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, dan Postgres dengan pgvector. Titik pembezaan Qdrant ialah enjin Rustnya, model penapisannya, dan lesen permisif yang memastikan pengostingan sendiri tersedia sebagai jalan keluar sebenar dan bukannya helah. AI Perks menjejaki program kredit merentasi keseluruhan kategori di getaiperks.com.
Simpan vektornya. Biarkan orang lain membayar untuk memori.
