Qdrant
KobiGPT’nin vektör katmanı; şirket başına ayrı koleksiyonla izolasyon sağlar.
Özet
Şirket başına koleksiyonlar için vektör DB.
Hızlı bilgiler
- Kategori
- AI ve bilgi yönetimi
- Ürün
- KobiGPT RAG
- İlgili
- Karşılaştırma ve araçlar
- Dil
- TR ve EN
Neden KobiGPT?
- Satın alma öncesi ortak dil oluşturun.
- Kavramları KobiGPT özelliklerine bağlayın.
- Hukuk ve BT ile paylaşın.
- Kullanım alanlarına geçin.
Ürün verileri
- Ücretsiz plan
- 100 doküman · 2 departman · 120 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Starter
- 1000 doküman · 5 departman · 1000 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
- Pro
- 12500 doküman · 25 departman · 12500 Kobi/ay(PLAN_CONFIG)
Qdrant KobiGPT’de ne yapar?
Qdrant yalnızca vektörleri ve arama için gereken en az metadata’yı tutar. Kullanıcılar, şirketler, doküman kayıtları ve yetkilendirme ilişkisel tarafta — PostgreSQL’de — durur. Bu hibrit model bilinçli bir tercihtir.
Sorgu geldiğinde soru bir vektöre çevrilir ve ilgili şirketin koleksiyonunda en yakın parçalar aranır. Dönen parçalar dil modeline bağlam olarak verilir ve yanıt bu parçalardan üretilir.
Qdrant bir erişim kontrol sistemi değildir. Kimin neyi görebileceği ilişkisel katmanda belirlenir; vektör katmanı yalnızca kendisine sorulan koleksiyonda arama yapar.
Koleksiyon başına izolasyon
Her şirket için ayrı bir koleksiyon açılır. Bu, izolasyonun sorgu filtresiyle değil koleksiyon sınırıyla sağlandığı anlamına gelir: bir şirketin vektörleri başka bir şirketin arama uzayında hiç bulunmaz.
Filtre tabanlı izolasyona göre bu daha güçlü bir garantidir. Bir filtre yazılmayı unutulabilir veya yanlış kurulabilir; koleksiyon sınırı unutulamaz. Çok kiracılı sistemlerde bu tercih, veri sızıntısı riskini yapısal olarak düşürür.
Operasyonel faydası da vardır: bir müşteri ayrıldığında verisini silmek tek koleksiyonu düşürmekle biter, yeniden indeksleme diğer müşterileri etkilemez ve denetim sorularına somut yanıt verilebilir.
Ölçek ve bakım
Vektör sayısı doküman sayısının katlarına ulaşır çünkü her doküman birden çok parçaya bölünür. Bu yüzden plan limitlerindeki doküman sayısı doğrudan vektör sayısı değildir.
Bellek tüketimi ve sorgu gecikmesi bu ölçekle ilişkilidir. Sorun yaşandığında ilk bakılacak yer indeks parametreleri değil, asistan kapsamıdır; gereğinden geniş kapsam hem gecikmeyi hem isabetsizliği aynı anda büyütür.
Self-hosted kurulumda Qdrant kendi altyapınızda çalışır ve yedekleme, sürüm yükseltme ile kapasite planlaması sizin sorumluluğunuza geçer.
Yedekleme ve kurtarma tarafı
Vektör verisi kaynak dokümanlardan yeniden üretilebilir olduğu için özel bir konumdadır: kaybedilirse felaket değil, yeniden indeksleme maliyetidir. Bu, yedekleme stratejisini ilişkisel veritabanından farklı kılar.
Ancak yeniden indeksleme maliyeti doküman sayısıyla doğru orantılıdır ve büyük arşivlerde saatler sürebilir. Bu süre boyunca arama çalışmaz. Bu yüzden yedekleme kararı, kabul edilebilir kesinti süresine göre verilmelidir; küçük arşivlerde yeniden indeksleme yeterliyken büyük arşivlerde koleksiyon yedeği anlamlı hale gelir.
Kararı netleştirmek için tek bir ölçüm yeterlidir: mevcut arşivinizin tamamını yeniden indekslemek ne kadar sürüyor? Bu süre kabul edilebilir kesinti penceresinin altındaysa ayrı bir vektör yedeği gerekmez.
FAQ
Pratikte ne anlama gelir?
Şirket başına koleksiyonlar için vektör DB.
KobiGPT kullanıyor mu?
Uygulama için ürün sayfalarına bakın.
Daha fazla okuma?
Blog ve SSS.
Sorumluluk?
Eğitim amaçlı; uyum kararları için doğrulayın.
Qdrant tüm veriyi mi tutuyor?
Hayır. Yalnızca vektörler ve arama için gereken az sayıda metadata Qdrant’ta durur; ilişkisel veriler PostgreSQL’dedir.
İzolasyon nasıl sağlanıyor?
Her şirket için ayrı koleksiyon açılır; izolasyon sorgu filtresiyle değil koleksiyon sınırıyla sağlanır.
Karşılaştırma
| Özellik | KobiGPT | Alternatif |
|---|---|---|
| KOBİ | Evet | Yok |
| Kaynak | RAG ile | Yok |
| Sözlük | Genişliyor | Yok |
| Araçlar | İnteraktif | Yok |