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🚀 EDDI 6.5.0

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Dados e RAGstoreType: qdrant

Qdrant

Qdrant como armazenamento vetorial de uma base de conhecimento do EDDI, um banco de dados vetorial especializado com espaço para crescer.

O que você recebe

  • Um banco de dados vetorial dedicado por trás da sua base de conhecimento
  • Chave de API e TLS opcionais
  • A mesma configuração de agente de qualquer outro armazenamento

Como funciona no EDDI

  1. Execute um servidor Qdrant e anote seu host e a porta gRPC (o padrão do EDDI é 6334).
  2. Crie uma RagConfiguration com storeType: "qdrant" e um collectionName.
  3. Vincule-a com um passo de workflow eddi://ai.labs.rag.
  4. Selecione-a pelo nome na tarefa de LLM e ingira os documentos.

Configuração

Extraída da documentação do EDDI. Marcadores como your-agent-id devem ser substituídos pelos seus próprios valores.

RagConfiguration (POST /ragstore/rags)O Qdrant recebe um host, uma porta e um nome de coleção. apiKey e useTls são opcionais.
{
  "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 taskVincular a base de conhecimento ao agente e usá-la em uma tarefa.
// 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." }
} ] }

Governança

  • Se o Qdrant precisar de uma chave de API, referencie-a a partir do cofre.
  • As chamadas de embeddings enviam o texto dos documentos ao provedor de embeddings que você configurar.
  • Um armazenamento vetorial aberto é uma cópia do seu corpus. Mantenha-o fora de interfaces públicas.

Bom saber

  • Espera-se que a substituição dos chunks de um documento funcione com o Qdrant, mas ela não é coberta por testes. Sem ela, documentos reingeridos podem deixar chunks obsoletos.

Integrações relacionadas

A configuração e o comportamento desta página seguem a documentação do EDDI, verificada em 2026-10-14. Nomes de campos e valores padrão podem mudar entre versões, portanto confirme-os na documentação da sua versão.