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Daten und RAGstoreType: qdrant

Qdrant

Qdrant als Vektorspeicher für eine EDDI-Wissensbasis, eine speziell für Vektoren gebaute Datenbank mit Spielraum zum Wachsen.

Was Sie bekommen

  • Eine dedizierte Vektordatenbank hinter Ihrer Wissensbasis
  • Optionaler API-Schlüssel und TLS
  • Dieselbe Agentenkonfiguration wie bei jedem anderen Speicher

So funktioniert es in EDDI

  1. Einen Qdrant-Server starten und Host sowie gRPC-Port notieren (der EDDI-Standard ist 6334).
  2. Eine RagConfiguration mit storeType: "qdrant" und einem collectionName anlegen.
  3. Sie mit einem eddi://ai.labs.rag-Workflow-Schritt binden.
  4. In der LLM-Task per Namen auswählen und Dokumente aufnehmen.

Konfiguration

Aus der EDDI-Dokumentation übernommen. Platzhalter wie your-agent-id ersetzen Sie durch Ihre eigenen Werte.

RagConfiguration (POST /ragstore/rags)Qdrant braucht einen Host, einen Port und einen Collection-Namen. apiKey und useTls sind optional.
{
  "name": "product-docs",
  "embeddingProvider": "openai",
  "embeddingParameters": {
    "model": "text-embedding-3-small",
    "apiKey": "${vault:openai-key}"
  },
  "storeType": "qdrant",
  "storeParameters": {
    "host": "localhost",
    "port": 6334,
    "collectionName": "product-docs",
    "useTls": false
  },
  "chunkStrategy": "recursive",
  "chunkSize": 512,
  "chunkOverlap": 64,
  "maxResults": 5,
  "minScore": 0.6
}
workflow step + langchain.json taskDie Wissensbasis an den Agenten binden und in einer Task verwenden.
// 1. workflow step: binds the knowledge base to the agent
{ "type": "eddi://ai.labs.rag",
  "extensions": {},
  "config": { "uri": "eddi://ai.labs.rag/ragstore/rags/{ragId}?version=1" } }

// 2. LLM task: selects it by the "name" of the RagConfiguration
{ "tasks": [{
    "actions": ["*"],
    "type": "openai",
    "knowledgeBases": [{ "name": "product-docs", "maxResults": 5, "minScore": 0.7 }],
    "parameters": { "systemMessage": "You are a helpful assistant." }
} ] }

Governance

  • Wenn Qdrant einen API-Schlüssel braucht, referenzieren Sie ihn aus dem Vault.
  • Embedding-Aufrufe senden Dokumenttext an den von Ihnen konfigurierten Embedding-Anbieter.
  • Ein offener Vektorspeicher ist eine Kopie Ihres Korpus. Halten Sie ihn von öffentlichen Schnittstellen fern.

Gut zu wissen

  • Das Ersetzen der Chunks eines Dokuments sollte mit Qdrant funktionieren, ist aber nicht durch Tests abgedeckt. Ohne es können erneut aufgenommene Dokumente veraltete Chunks hinterlassen.

Verwandte Integrationen

Konfiguration und Verhalten auf dieser Seite folgen der EDDI-Dokumentation, geprüft am 2026-10-14. Feldnamen und Standardwerte können sich zwischen Releases ändern. Bestätigen Sie sie daher in der Dokumentation Ihrer Version.