{"id":15530,"date":"2025-10-26T18:56:04","date_gmt":"2025-10-26T17:56:04","guid":{"rendered":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/?post_type=manual_kb&#038;p=15530"},"modified":"2025-10-26T18:56:04","modified_gmt":"2025-10-26T17:56:04","slug":"qdrant-wektorowa-baza-danych","status":"publish","type":"manual_kb","link":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/","title":{"rendered":"Qdrant &#8211; wektorowa baza danych"},"content":{"rendered":"<p><!-- Meta description: Czym jest Qdrant i jak wykorzysta\u0107 j\u0105 do RAG i wyszukiwania semantycznego. Przewodnik po architekturze, indeksach, wdro\u017ceniu i optymalizacji. --><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 ez-toc-wrap-left counter-flat ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Spis tre\u015bci<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Czym_jest_Qdrant_i_kiedy_warto_jej_uzyc\" >Czym jest Qdrant i kiedy warto jej u\u017cy\u0107<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Kluczowe_pojecia_kolekcje_punkty_wektory_i_payload\" >Kluczowe poj\u0119cia: kolekcje, punkty, wektory i payload<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Indeksowanie_i_metryki_podobienstwa\" >Indeksowanie i metryki podobie\u0144stwa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Filtry_na_metadanych_i_wyszukiwanie_hybrydowe\" >Filtry na metadanych i wyszukiwanie hybrydowe<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Operacje_CRUD_upserty_i_aktualizacje\" >Operacje CRUD, upserty i aktualizacje<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Jezyki_API_i_integracje\" >J\u0119zyki, API i integracje<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Wydajnosc_i_koszt_jak_stroic_indeks\" >Wydajno\u015b\u0107 i koszt: jak stroi\u0107 indeks<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Skalowanie_i_wysoka_dostepnosc\" >Skalowanie i wysoka dost\u0119pno\u015b\u0107<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Bezpieczenstwo_i_zgodnosc\" >Bezpiecze\u0144stwo i zgodno\u015b\u0107<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Wdrozenie_lokalnie_w_kontenerze_w_chmurze\" >Wdro\u017cenie: lokalnie, w kontenerze, w chmurze<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Dobre_praktyki_dla_RAG_i_wyszukiwania_semantycznego\" >Dobre praktyki dla RAG i wyszukiwania semantycznego<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/baza-wiedzy\/qdrant-wektorowa-baza-danych\/#Najczestsze_pulapki_i_jak_ich_uniknac\" >Najcz\u0119stsze pu\u0142apki i jak ich unikn\u0105\u0107<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Czym_jest_Qdrant_i_kiedy_warto_jej_uzyc\"><\/span>Czym jest Qdrant i kiedy warto jej u\u017cy\u0107<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Qdrant to wektorowa baza danych zaprojektowana do wyszukiwania podobie\u0144stwa w du\u017cych zbiorach danych. W praktyce oznacza to szybkie znajdowanie najbardziej podobnych dokument\u00f3w, obraz\u00f3w czy wpis\u00f3w na podstawie ich reprezentacji wektorowych. Qdrant sprawdza si\u0119 w RAG, wyszukiwaniu semantycznym, rekomendacjach, deduplikacji tre\u015bci oraz detekcji podobnych obiekt\u00f3w w multimodalnych zbiorach.<\/p>\n<p>W odr\u00f3\u017cnieniu od klasycznych baz pe\u0142notekstowych, Qdrant operuje na wektorach pochodz\u0105cych z modeli embedding. Dzi\u0119ki temu potrafi \u0142\u0105czy\u0107 konteksty i znaczenia, nawet gdy s\u0142owa kluczowe si\u0119 nie pokrywaj\u0105. Dodatkowym atutem jest praca z metadanymi &#8211; do ka\u017cdego wektora mo\u017cesz doda\u0107 atrybuty, a nast\u0119pnie filtrowa\u0107 wyniki wyszukiwania wed\u0142ug tych p\u00f3l.<\/p>\n<div id=\"dhost-518196062\" class=\"dhost-inpost dhost-entity-placement\"><a href=\"https:\/\/dhosting.pl\/opieka-stron.html?utm_source=pomoc&utm_medium=artykul&utm_campaign=pomoc\" target=\"_blank\">\r\n\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/baner-opieka.png\" alt=\"opieka stron www\">\r\n<\/a>\r\n<br \/>\r\n<br \/><\/div><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Kluczowe_pojecia_kolekcje_punkty_wektory_i_payload\"><\/span>Kluczowe poj\u0119cia: kolekcje, punkty, wektory i payload<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dane w Qdrant s\u0105 organizowane w kolekcje. Ka\u017cda kolekcja przechowuje punkty &#8211; rekordy z identyfikatorem, jednym lub wieloma wektorami oraz tzw. payload, czyli metadanymi w formacie klucz-warto\u015b\u0107. Na poziomie kolekcji definiujesz podstawowe parametry, takie jak rozmiar wektora, metryka podobie\u0144stwa czy rodzaj indeksu.<\/p>\n<p>Mo\u017cliwo\u015b\u0107 przechowywania wielu wektor\u00f3w w jednym punkcie przydaje si\u0119 w zadaniach multimodalnych lub tam, gdzie chcesz u\u017cywa\u0107 r\u00f3\u017cnych embedding\u00f3w dla r\u00f3\u017cnych p\u00f3l. Payload umo\u017cliwia natomiast precyzyjne filtrowanie &#8211; na przyk\u0142ad zaw\u0119\u017cenie wynik\u00f3w do konkretnej kategorii, j\u0119zyka lub daty publikacji.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Indeksowanie_i_metryki_podobienstwa\"><\/span>Indeksowanie i metryki podobie\u0144stwa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sercem wyszukiwania w Qdrant jest przybli\u017cone wyszukiwanie najbli\u017cszych s\u0105siad\u00f3w. Najcz\u0119\u015bciej wykorzystywanym podej\u015bciem jest indeks oparty na grafie s\u0105siedztwa, kt\u00f3ry zapewnia bardzo dobry bilans szybko\u015bci i jako\u015bci dopasowania. Wspierane s\u0105 popularne metryki &#8211; kosinus, iloczyn skalarny i L2 &#8211; dzi\u0119ki czemu \u0142atwo dopasowa\u0107 konfiguracj\u0119 do sposobu, w jaki trenowane by\u0142y embeddingi.<\/p>\n<p>Warto pami\u0119ta\u0107, \u017ce metryka powinna by\u0107 sp\u00f3jna z tym, co zak\u0142ada u\u017cywany model. Przyk\u0142adowo, gdy embeddingi s\u0105 normalizowane, kosinus bywa naturalnym wyborem. Dla niekt\u00f3rych modeli lepiej sprawdza si\u0119 iloczyn skalarny. W praktyce r\u00f3\u017cnice potrafi\u0105 by\u0107 istotne, dlatego rekomendowane jest kr\u00f3tkie por\u00f3wnanie na pr\u00f3bce danych przed migracj\u0105 ca\u0142ej kolekcji.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Filtry_na_metadanych_i_wyszukiwanie_hybrydowe\"><\/span>Filtry na metadanych i wyszukiwanie hybrydowe<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Jedn\u0105 z przewag Qdrant jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 \u0142\u0105czenia wyszukiwania wektorowego z filtrami na payload. Zapytanie mo\u017ce wi\u0119c brzmie\u0107: zwr\u00f3\u0107 20 najbardziej semantycznie podobnych dokument\u00f3w, ale wy\u0142\u0105cznie z kategorii X i w j\u0119zyku Y, opublikowanych po dacie Z. Filtry s\u0105 szczeg\u00f3lnie wa\u017cne w systemach produkcyjnych, gdzie ograniczenia biznesowe s\u0105 r\u00f3wnie istotne jak sama podobno\u015b\u0107.<\/p>\n<p>Coraz cz\u0119\u015bciej stosuje si\u0119 te\u017c wyszukiwanie hybrydowe, kt\u00f3re \u0142\u0105czy wynik semantyczny z sygna\u0142em s\u0142\u00f3w kluczowych lub innymi cechami punktu. W Qdrant mo\u017cna to zrealizowa\u0107 na dwa sposoby: albo przez \u0142\u0105czenie wynik\u00f3w z oddzielnych wyszukiwa\u0144 (np. BM25 z tradycyjnego indeksu plus wektorowe), albo przez dodanie w\u0142asnej logiki re-rankinguj\u0105cej w warstwie aplikacji, gdzie wa\u017cysz wynik wektorowy i dodatkowe cechy biznesowe.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Operacje_CRUD_upserty_i_aktualizacje\"><\/span>Operacje CRUD, upserty i aktualizacje<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Typowy cykl pracy obejmuje dodawanie punkt\u00f3w, ich aktualizacj\u0119 oraz usuwanie. Qdrant obs\u0142uguje upsert &#8211; je\u015bli punkt o danym identyfikatorze istnieje, zostanie zaktualizowany, w przeciwnym razie zostanie utworzony. To wygodne podczas masowych synchronizacji z innymi systemami. Aktualizowa\u0107 mo\u017cna zar\u00f3wno wektory, jak i payload. Aby zachowa\u0107 sp\u00f3jno\u015b\u0107, w \u015brodowiskach produkcyjnych warto zdefiniowa\u0107 polityk\u0119 wersjonowania danych i ewentualne blokady na schemacie metadanych.<\/p>\n<p>Wyszukiwanie z u\u017cyciem wektor\u00f3w mo\u017ce wymaga\u0107 r\u00f3\u017cnego bud\u017cetu obliczeniowego. W parametrach zapytania ustawiasz m.in. wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by kandydat\u00f3w czy liczb\u0119 zwracanych wynik\u00f3w. To kluczowe d\u017awignie pozwalaj\u0105ce regulowa\u0107 relacj\u0119 mi\u0119dzy jako\u015bci\u0105 a kosztem.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jezyki_API_i_integracje\"><\/span>J\u0119zyki, API i integracje<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Z baz\u0105 mo\u017cesz rozmawia\u0107 przez REST lub gRPC, a dla popularnych j\u0119zyk\u00f3w dost\u0119pne s\u0105 klienty, w szczeg\u00f3lno\u015bci dla Pythona i JavaScriptu. Dzi\u0119ki temu Qdrant wpasowuje si\u0119 zar\u00f3wno w aplikacje webowe, jak i pipelines data science. Typowy przep\u0142yw dla RAG wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co: generujesz embeddingi dokument\u00f3w, zapisujesz je w kolekcji z metadanymi, a po stronie zapytania tworzysz embedding pytania u\u017cytkownika, wyszukujesz najbli\u017csze punkty i przekazujesz ich tre\u015b\u0107 jako kontekst do modelu.<\/p>\n<p>Qdrant wsp\u00f3\u0142pracuje z r\u00f3\u017cnymi generatorami embedding\u00f3w &#8211; od modeli open source uruchamianych lokalnie po us\u0142ugi w chmurze. Kluczowe jest utrzymanie zgodno\u015bci wymiaru wektor\u00f3w oraz metryki. Przy migracjach mi\u0119dzy modelami dobrze jest prowadzi\u0107 kolekcje r\u00f3wnoleg\u0142e, \u017ceby unikn\u0105\u0107 mieszania reprezentacji.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wydajnosc_i_koszt_jak_stroic_indeks\"><\/span>Wydajno\u015b\u0107 i koszt: jak stroi\u0107 indeks<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>Rozmiar i g\u0119sto\u015b\u0107 indeksu &#8211; wi\u0119ksze indeksy przyspieszaj\u0105 wyszukiwanie kosztem pami\u0119ci.<\/li>\n<li>Parametry wyszukiwania &#8211; zwi\u0119kszenie pr\u00f3by kandydat\u00f3w poprawia jako\u015b\u0107, ale wyd\u0142u\u017ca czas odpowiedzi.<\/li>\n<li>Batchowanie operacji &#8211; wi\u0119ksze paczki zapis\u00f3w lepiej wykorzystuj\u0105 zasoby.<\/li>\n<li>Kompresja i kwantyzacja &#8211; redukuj\u0105 pami\u0119\u0107, co obni\u017ca koszt, ale mog\u0105 minimalnie wp\u0142ywa\u0107 na jako\u015b\u0107 podobie\u0144stwa.<\/li>\n<li>Cache wektor\u00f3w i wynik\u00f3w &#8211; skraca czas odpowiedzi dla cz\u0119sto powtarzanych zapyta\u0144.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dobrym nawykiem jest przygotowanie ma\u0142ego zestawu walidacyjnego z etykietami podobie\u0144stwa. Pozwoli on mierzy\u0107 wp\u0142yw zmian parametr\u00f3w na jako\u015b\u0107 i czas odpowiedzi, zamiast polega\u0107 wy\u0142\u0105cznie na intuicji.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Skalowanie_i_wysoka_dostepnosc\"><\/span>Skalowanie i wysoka dost\u0119pno\u015b\u0107<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Qdrant mo\u017ce dzia\u0142a\u0107 na pojedynczym ho\u015bcie, ale w zastosowaniach produkcyjnych zwykle korzysta si\u0119 z replik i partycjonowania. Replikacja zwi\u0119ksza odporno\u015b\u0107 na awarie, a sharding rozdziela obci\u0105\u017cenie mi\u0119dzy w\u0119z\u0142y. Wraz ze wzrostem ruchu mo\u017cesz dodawa\u0107 kolejne repliki do czytania, a przy rosn\u0105cym zbiorze danych &#8211; kolejne shard&#8217;y.<\/p>\n<p>Wa\u017cne jest rozdzielenie r\u00f3l odczytu i zapisu oraz planowanie mocy obliczeniowej pod spor\u0105 warstw\u0119 IO. Je\u015bli twoje zapytania wymagaj\u0105 jednoczesnego filtrowania po payload i wyszukiwania wektorowego, kluczowa b\u0119dzie wydajno\u015b\u0107 dysk\u00f3w oraz ilo\u015b\u0107 pami\u0119ci RAM. W przypadku du\u017cych kolekcji pami\u0119taj o oknach maintenance na przebudow\u0119 indeks\u00f3w oraz o procesach cold start &#8211; rozgrzanie cache po restarcie mo\u017ce potrwa\u0107.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bezpieczenstwo_i_zgodnosc\"><\/span>Bezpiecze\u0144stwo i zgodno\u015b\u0107<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Poniewa\u017c Qdrant cz\u0119sto przechowuje dane u\u017cytkownik\u00f3w lub dokumenty firmowe, nale\u017cy zadba\u0107 o podstawy bezpiecze\u0144stwa. Najcz\u0119\u015bciej wdra\u017ca si\u0119 reverse proxy z TLS, a dost\u0119p do API ogranicza si\u0119 kluczami i regu\u0142ami sieciowymi. Metadane w payload mog\u0105 podlega\u0107 RODO lub innym regulacjom, dlatego warto stosowa\u0107 minimalizacj\u0119 danych i polityki retencji. Backupy i snapshoty kolekcji powinny by\u0107 wykonywane regularnie, a odtwarzanie testowane w kontrolowanych warunkach.<\/p>\n<p>Warto r\u00f3wnie\u017c w\u0142\u0105czy\u0107 monitoring. Ekspozycja metryk i log\u00f3w do system\u00f3w obserwowalno\u015bci u\u0142atwia wykrywanie regresji po aktualizacjach indeks\u00f3w, zauwa\u017canie wzrost\u00f3w latencji i szybk\u0105 reakcj\u0119 na b\u0142\u0119dy.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wdrozenie_lokalnie_w_kontenerze_w_chmurze\"><\/span>Wdro\u017cenie: lokalnie, w kontenerze, w chmurze<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Najpro\u015bciej uruchomi\u0107 Qdrant w Dockerze &#8211; jeden plik compose wystarczy, by postawi\u0107 us\u0142ug\u0119 z persystencj\u0105 danych. W wi\u0119kszych \u015brodowiskach naturalnym wyborem jest Kubernetes, kt\u00f3ry u\u0142atwia replikacj\u0119, rolling updates i zarz\u0105dzanie zasobami. Je\u017celi nie chcesz utrzymywa\u0107 infrastruktury, mo\u017cesz skorzysta\u0107 z zarz\u0105dzanych wdro\u017ce\u0144 lub us\u0142ug dostawc\u00f3w, gdzie konfiguracja klastra i kopii zapasowych jest zautomatyzowana.<\/p>\n<p>Niezale\u017cnie od modelu, zadbaj o rozdzielenie \u015brodowisk dev-qa-prod, polityki migracji schemat\u00f3w oraz kontrol\u0119 wersji kolekcji. To szczeg\u00f3lnie istotne w projektach RAG, gdzie jako\u015b\u0107 odpowiedzi modelu silnie zale\u017cy od konsystencji zbioru kontekst\u00f3w.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dobre_praktyki_dla_RAG_i_wyszukiwania_semantycznego\"><\/span>Dobre praktyki dla RAG i wyszukiwania semantycznego<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>Normalizacja tekstu i czyszczenie danych &#8211; sp\u00f3jny preprocessing przek\u0142ada si\u0119 na stabilniejsze embeddingi.<\/li>\n<li>Segmentacja dokument\u00f3w &#8211; dziel d\u0142ugie tre\u015bci na akapity lub sekcje, by zwi\u0119kszy\u0107 trafno\u015b\u0107 kontekstu.<\/li>\n<li>Multiple embeddings &#8211; rozwa\u017c oddzielne wektory dla tytu\u0142u i tre\u015bci, a w zapytaniu zastosuj fuzj\u0119 wynik\u00f3w.<\/li>\n<li>Re-ranking &#8211; po pobraniu k kandydat\u00f3w przeprowad\u017a drug\u0105 faz\u0119 oceny z u\u017cyciem modelu j\u0119zykowego.<\/li>\n<li>Feedback loop &#8211; zapisuj klikni\u0119cia i oceny u\u017cytkownik\u00f3w, aby z czasem dostraja\u0107 parametry zapyta\u0144 i pr\u00f3g podobie\u0144stwa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tak zbudowany pipeline pozwala zwi\u0119kszy\u0107 jako\u015b\u0107 odpowiedzi i ograniczy\u0107 halucynacje modelu. Qdrant pe\u0142ni w nim rol\u0119 szybkiego i skalowalnego magazynu wektor\u00f3w, kt\u00f3ry \u0142\u0105czy semantyk\u0119 z bogatym filtrowaniem biznesowym.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Najczestsze_pulapki_i_jak_ich_uniknac\"><\/span>Najcz\u0119stsze pu\u0142apki i jak ich unikn\u0105\u0107<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Typowe b\u0142\u0119dy to mieszanie embedding\u00f3w z r\u00f3\u017cnych modeli w jednej kolekcji, stosowanie niew\u0142a\u015bciwej metryki podobie\u0144stwa oraz brak walidacji jako\u015bci po zmianie parametr\u00f3w indeksu. Problemy wydajno\u015bciowe cz\u0119sto wynikaj\u0105 z braku batchowania zapis\u00f3w, zbyt ma\u0142ej pami\u0119ci na cache lub nieoptymalnych filtr\u00f3w na payload. Dodatkowe potkni\u0119cia to brak polityki backup\u00f3w i niedoszacowanie koszt\u00f3w przechowywania du\u017cych wektor\u00f3w bez kompresji.<\/p>\n<p>Aby unikn\u0105\u0107 niespodzianek, przygotuj procedury test\u00f3w obci\u0105\u017ceniowych, monitoruj kluczowe metryki latencji i jako\u015bci oraz trzymaj konfiguracje indeks\u00f3w pod kontrol\u0105 wersji. Dzi\u0119ki temu Qdrant b\u0119dzie stabilnym fundamentem dla twoich system\u00f3w semantycznego wyszukiwania i RAG.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":10957,"parent":0,"menu_order":0,"template":"","format":"standard","manualknowledgebasecat":[121,118],"manual_kb_tag":[6443,6452,2997,6442,200,6449,6444,6451,4047,6445,6446,6437,6440,6450,6447,6448,6438,6441,6439],"class_list":["post-15530","manual_kb","type-manual_kb","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","manualknowledgebasecat-inne","manualknowledgebasecat-pozostale","manual_kb_tag-ann","manual_kb_tag-batchowanie","manual_kb_tag-docker","manual_kb_tag-embeddingi","manual_kb_tag-filtry","manual_kb_tag-hybrydowe-wyszukiwanie","manual_kb_tag-indeks-hnsw","manual_kb_tag-kompresja","manual_kb_tag-kubernetes","manual_kb_tag-metryka-kosinus","manual_kb_tag-payload","manual_kb_tag-qdrant","manual_kb_tag-rag","manual_kb_tag-re-ranking","manual_kb_tag-replikacja","manual_kb_tag-sharding","manual_kb_tag-wektorowa-baza-danych","manual_kb_tag-wyszukiwanie-semantyczne","manual_kb_tag-wyszukiwanie-wektorowe"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/manual_kb\/15530","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/manual_kb"}],"about":[{"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/types\/manual_kb"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/manual_kb\/15530\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15532,"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/manual_kb\/15530\/revisions\/15532"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10957"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15530"}],"wp:term":[{"taxonomy":"manualknowledgebasecat","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/manualknowledgebasecat?post=15530"},{"taxonomy":"manual_kb_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhosting.pl\/pomoc\/wp-json\/wp\/v2\/manual_kb_tag?post=15530"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}