[{"data":1,"prerenderedAt":76},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-ar-qdrant":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"slug":7,"name":8,"description":9,"phase":10,"docsUrl":11,"logo":12,"github":13,"tagline":14,"longDescription":15,"features":16,"useCases":23,"steps":33,"faq":49,"specs":65,"compatibleOs":66,"relatedApps":68,"relatedPosts":69,"category":70},"qdrant","Qdrant","قاعدة بيانات شعاعية مستضافة ذاتيًا للبحث الدلالي وتقنية RAG. خزّن التضمينات عالية الأبعاد وفهرِسها واستعلم عنها بزمن استجابة دون المللي ثانية — طبقة البنية التحتية المفقودة في منظومة نماذج اللغة الكبيرة لديك.",1,"https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Fself-host-qdrant-vps","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fqdrant.svg","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqdrant\u002Fqdrant","قاعدة بيانات شعاعية مستضافة ذاتيًا للبحث الدلالي وتقنية RAG — طبقة البنية التحتية المفقودة في منظومة نماذج اللغة الكبيرة لديك.","Qdrant قاعدة بيانات شعاعية مفتوحة المصدر وعالية الأداء مكتوبة بلغة Rust. تخزّن التضمينات الشعاعية — أي التمثيلات الرقمية التي تنتجها نماذج اللغة الكبيرة ونماذج التضمين — وتسترجع الأكثر تشابهًا منها في أجزاء من الثانية، حتى عبر مئات الملايين من المتجهات.\n\nعند نشرها على خادم VPS من ServOrbit، تصبح Qdrant طبقة الذاكرة في منظومة الذكاء الاصطناعي لديك: اقرنها مع Ollama للاستدلال المحلي، ومع LiteLLM لبوابة API موحّدة، ومع شيفرة تطبيقك الخاصة لبناء خطوط معالجة RAG بمستوى الإنتاج، أو محرّكات بحث دلالي، أو أنظمة توصية، أو روبوتات محادثة ذكية تتذكّر السياق فعلًا — كل ذلك على بنية تحتية تتحكّم بها، بتكلفة شهرية ثابتة.",[17,18,19,20,21,22],"بحث تقريبي عن أقرب الجيران بزمن دون المللي ثانية عبر ملايين المتجهات","مرشّحات الحمولة (payload) — تجمع بين التشابه الشعاعي والمرشّحات المنظَّمة (الفئة، التاريخ، الدرجة) في استعلام واحد","فهرسة HNSW + التكميم القياسي والجُدائي للبحث السريع ضمن ميزانيات ذاكرة صغيرة","المجموعات والمتجهات المسمّاة — خزّن أنواع تضمين متعدّدة لكل مستند في مجموعة واحدة","واجهات REST وgRPC — كل إطار عمل شائع لنماذج اللغة الكبيرة (LangChain، LlamaIndex، Haystack) له موصّل Qdrant أصلي","رخصة Apache 2.0 — قابل للتدقيق بالكامل، بلا قياس عن بُعد (telemetry)، وقادر على العمل معزولًا عن الشبكة",[24,27,30],{"title":25,"body":26},"ذاكرة خط معالجة RAG","فهرِس وثائقك أو قاعدة معرفتك أو كتالوج منتجاتك كتضمينات، واسترجع أكثر المقاطع صلةً قبل كل استدعاء لنموذج لغوي كبير. اقرنها مع Ollama على خادم VPS نفسه للحصول على منظومة RAG معزولة تمامًا عن الشبكة وبلا تكلفة لكل توكن.",{"title":28,"body":29},"البحث الدلالي","استبدل البحث بالكلمات المفتاحية باسترجاع قائم على المعنى. فاستعلام عن 'معالجة الدفع السريعة' يُظهر نتائج حول 'المعاملات الفورية' حتى لو لم تظهر تلك الكلمات بالضبط أبدًا — لأن Qdrant يقارن القصد، لا الرموز (tokens).",{"title":31,"body":32},"محرّك التوصيات","مثّل المنتجات أو المقالات أو المستخدمين كمتجهات تضمين، وابحث عن أقرب الجيران. فتصبح 'المستخدمون الذين أعجبهم هذا' و'منتجات مشابهة' استعلامًا واحدًا عن أقرب جار، مع مرشّحات حمولة اختيارية للسعر أو الفئة.",[34,37,40,43,46],{"title":35,"body":36},"اطلب خادم VPS","اختر خادم VPS من ServOrbit بذاكرة 2 GB على الأقل (تكفي 512 MB لـ Qdrant نفسه؛ والباقي هامش لنموذج التضمين أو الخدمات المشتركة في الموضع نفسه). نظام Ubuntu 22.04، مع Docker مثبَّت مسبقًا من أداة التجهيز.",{"title":38,"body":39},"انشر Qdrant","تنفّذ أداة التجهيز: `docker run -d -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:\u002Fqdrant\u002Fstorage --name qdrant --restart always qdrant\u002Fqdrant:latest`. تتوفّر واجهة REST فورًا على المنفذ 6333؛ وgRPC على 6334.",{"title":41,"body":42},"أنشئ مجموعة وفهرِس المتجهات","أنشئ مجموعة بحجم المتجه المناسب لنموذجك (مثلاً 1536 لـ OpenAI `text-embedding-3-small`، و4096 لـ `mxbai-embed-large` عبر Ollama): `curl -X PUT http:\u002F\u002F\u003Cvps-ip>:6333\u002Fcollections\u002Fmy_docs -H 'Content-Type: application\u002Fjson' -d '{\"vectors\":{\"size\":1536,\"distance\":\"Cosine\"}}'`. ثم أدرِج تضميناتك (upsert) عبر واجهة REST أو أي حزمة Qdrant SDK.",{"title":44,"body":45},"استعلم من تطبيقك","ثبّت عميل Qdrant (`pip install qdrant-client` أو `npm install @qdrant\u002Fjs-client-rest`) واستعلم: مرّر تضمين سؤال المستخدم واحصل على أكثر مقاطع المستندات تشابهًا (top-k). ثم غذِّ هذه المقاطع كسياق لنموذجك اللغوي الكبير للحصول على إجابة مؤسَّسة ومقاومة للهلوسة.",{"title":47,"body":48},"أمّن النسخة","اضبط `QDRANT__SERVICE__API_KEY` كمتغيّر بيئة (أعد تشغيل الحاوية بـ `-e QDRANT__SERVICE__API_KEY=\u003Cstrong-key>`) وضع Qdrant خلف وكيل عكسي (Caddy أو Nginx) لتفعيل HTTPS. ولا تكشف المنفذ 6333 مباشرةً للإنترنت دون مصادقة أبدًا.",[50,53,56,59,62],{"question":51,"answer":52},"ما قاعدة البيانات الشعاعية ولماذا أحتاجها لتقنية RAG؟","تخزّن قاعدة البيانات الشعاعية التضمينات — أي التمثيلات الرقمية التي تنتجها نماذج اللغة الكبيرة ونماذج التضمين. وتعمل تقنية RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع) باسترجاع مقاطع المستندات الأكثر تشابهًا بسؤال المستخدم قبل استدعاء النموذج اللغوي الكبير. وتُجري قاعدة بيانات شعاعية مثل Qdrant ذلك الاسترجاع في أجزاء من الثانية عبر ملايين المقاطع، وهو ما لا تضاهيه قاعدة بيانات علائقية أو فهرس نص كامل.",{"question":54,"answer":55},"كم من الذاكرة (RAM) تحتاج Qdrant؟","تستهلك Qdrant نفسها في وضع الخمول نحو 100–200 MB. والحد العملي هو حجم فهرسك: يشغل مليون متجه float32 بأبعاد 1536 نحو 6 GB دون تكميم. ومع التكميم القياسي (int8) ينخفض ذلك إلى ~1.5 GB. وخادم VPS بذاكرة 4 GB مريح لمعظم المشاريع الصغيرة إلى المتوسطة.",{"question":57,"answer":58},"ما نماذج التضمين وأطر العمل التي تعمل مع Qdrant؟","يعمل أي نموذج ينتج متجهات float بحجم ثابت. خيارات شائعة مستضافة ذاتيًا عبر Ollama: `mxbai-embed-large` (1024 بُعدًا)، `nomic-embed-text` (768 بُعدًا). وعبر الـ API: OpenAI `text-embedding-3-small` (1536 بُعدًا)، Cohere Embed. أطر عمل بموصّلات أصلية: LangChain، LlamaIndex، Haystack، semantic-kernel، وحزم SDK الرسمية لـ Python\u002FTypeScript\u002FGo\u002FRust.",{"question":60,"answer":61},"هل Qdrant بديل جيّد لـ Pinecone أو Weaviate؟","ينافس Qdrant مباشرةً Pinecone (المُدارة) وWeaviate (مفتوحة المصدر). ومزايا Qdrant: مكتوب بلغة Rust لخفض استهلاك الذاكرة، وأفضل مزيج من مرشّح الحمولة والبحث الشعاعي في الاختبارات المرجعية، ورخصة Apache 2.0 دون أي اتصال خفي بالخوادم. والمقايضة: أنت تدير البنية التحتية بنفسك، وهو تمامًا ما يوفّره لك خادم VPS من ServOrbit.",{"question":63,"answer":64},"هل يمكنني تشغيل Qdrant جنبًا إلى جنب مع Ollama على خادم VPS نفسه؟","نعم. كلاهما ينشر في حاوية واحدة دون تعارض في المنافذ (Ollama على 11434، وQdrant على 6333\u002F6334). ويستضيف خادم VPS بذاكرة 4 GB كليهما بأريحية مع تحميل نموذج 7B بترميز Q4. وهذه هي نقطة الانطلاق المُوصى بها لمنظومة RAG قائمة بذاتها بالكامل ومعزولة عن الشبكة.",null,[67],"ubuntu-24.04",[],[],{"key":71,"slug":71,"name":72,"objective":73,"icon":74,"color":75},"ia","الذكاء الاصطناعي","بناء واستضافة وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي.","ai","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10",1785097308023]