O que é
O Qdrant é um banco de dados vetorial: armazena embeddings e faz busca por similaridade. É a peça de infraestrutura para projetos de IA: RAG, busca semântica e memória de agentes. No GW Server roda em Docker, instalável pelo menu Aplicações.
Instalando
Siga o fluxo comum de instalação: domínio, SSL e os campos do Qdrant. O
painel usa a versão mais recente disponível (qdrant_latest_version).
Uso típico
O Qdrant costuma ser consumido por outras aplicações, por exemplo, um fluxo do n8n que gera embeddings e faz busca híbrida (densa + esparsa) na coleção. Ele guarda os vetores; a lógica de embedding e busca fica na aplicação que o consome.
Um exemplo real (é assim que o suporte deste próprio produto funciona): dois fluxos separados no n8n, um para alimentar a base vetorial (a partir de documentação e transcrições de aula guardadas no S3) e outro para consultar essa base quando alguém conversa com o agente de IA. O mesmo agente pode responder de dois jeitos diferentes conforme o contexto — por exemplo, tom de suporte para quem já é cliente logado, tom de venda para quem ainda não é — usando a mesma coleção do Qdrant como fonte de conhecimento.
O Qdrant é uma alternativa a bancos relacionais com extensão vetorial (como Postgres + pgvector). Vale a pena quando o projeto já é construído em torno de um banco vetorial dedicado — chats de WhatsApp, atendimento e agentes de IA em geral são os casos de uso mais comuns.
Proteja o acesso ao Qdrant: exposto na internet, ele deve ficar atrás de autenticação e, de preferência, do proxy da Cloudflare. Ver Aceitar tráfego só da Cloudflare.
Gestão
Logs, variáveis, backup e atualização seguem Gerenciando uma aplicação.
Veja também
Em vídeo: Aula 33 · Qdrant, Chatwoot e Node App
