Qdrant: полный курс

О чём курс

Станислав Попов разбирает инженерию векторного поиска на базе Qdrant: от настройки контейнера и HTTP API до продвинутых паттернов в backend-разработке на Python. Обучение ориентировано на практическую интеграцию базы в реальные сервисы, решение проблем с задержками поиска, разграничение клиентских данных и обновление индексов без остановки системы.

В центре внимания — архитектура хранилища и осознанная работа с запросами. Вы научитесь проектировать коллекции, настраивать параметры HNSW и оптимизаторы до загрузки векторов, а также управлять хранилищем через официальную библиотеку qdrant-client в синхронном, асинхронном и встраиваемом режимах.

Что внутри

Курс выстроен по нарастающей сложности и охватывает пять ключевых направлений:

• Базовая работа с Qdrant: развёртывание в Docker, управление конфигурацией ресурсов и постоянным хранением данных, использование встроенного веб-интерфейса и выбор между облачной и собственной версиями.
• HTTP API и Python-клиент: операции CRUD для точек, фильтрация по payload, методы scroll, count и query_points, именованные векторы, группировка результатов через search_groups и отладка ошибок.
• Сложные механики поиска: гибридный поиск, объединяющий плотные и разреженные векторы с ранжированием по алгоритму RRF, квантование для оптимизации памяти и Recommendation API.
• Изоляция и миграции: реализация multitenancy с разделением данных клиентов в рамках одной коллекции по tenant_id, а также переиндексация без простоя сервиса через переключение алиасов коллекций.
• Эксплуатация в production: запуск стека в Docker Compose, мониторинг состояния, обеспечение безопасности через API-ключи и настройка резервного копирования со снапшотами.

Для закрепления материала подготовлены тесты, практические задачи и глоссарий терминов, полезный при подготовке к техническим собеседованиям.

Итоговый проект

Практическим итогом курса становится разработка сервиса VectorCatalog — витрины товаров со встроенным поиском и рекомендательной системой. Приложение строится на стеке из FastAPI, Qdrant, PostgreSQL и Docker Compose.

В ходе создания проекта реализуется гибридный поиск с фильтрами, выдача рекомендаций, поддержка двух независимых тенантов и механизм бесшовного обновления каталога по принципу blue-green через алиасы.

Кому подойдёт

Материал рассчитан на разработчиков, решающих задачи векторного поиска:

• Python- и backend-инженеры, внедряющие семантический или гибридный поиск в веб-приложения;
• специалисты, которые уже работали с Qdrant по базовым инструкциям, но испытывают трудности с индексацией payload, фильтрами и изоляцией данных;
• команды, создающие SaaS-продукты или корпоративные базы знаний с разделением доступа для разных клиентов;
• разработчики, знакомые с архитектурами RAG и агентами, желающие углубить контроль над слоем векторного хранилища.

Необходимая подготовка

Для освоения курса требуется уверенное знание Python 3.11+, включая работу со словарями, списками, функциями и структурой модулей. Потребуются базовые навыки работы с терминалом и Docker для запуска контейнеров через docker compose up, а также понимание протокола HTTP и формата JSON.

Слушателям необходимо понимать концепцию эмбеддингов — представление данных в виде массивов чисел фиксированной длины. Пригодится базовое представление о RAG и языковых моделях (автор рекомендует приступать к материалу после знакомства с базой по LLM). Навыки обучения нейросетей, знание PyTorch, линейной алгебры и квалификация ML-инженера не требуются.