Курс на Stepik
Обложка курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы» на Stepik
3 790 ₽

Qdrant: от основ до готовой поисковой системы 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс о Qdrant для тех, кто хочет не просто «сделать поиск», а понимать, как он работает: модель данных, механика поиска, фильтрация, гибридный и sparse-поиск, квантование, multitenancy, ColBERT, продакшен-эксплуатация и интеграции с LangChain. Всё закрепляется практикой с автопроверкой на реальных данных. В конце у вас останется не только теория, но и набор Jupyter-ноутбуков с готовыми паттернами для продакшена которые можно легко переиспользовать в своих проектах.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Количество уроков 85
Тесты в курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Количество квизов 160
Стоимость курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Стоимость курса 3 790 ₽
Обновления курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Обновления курса
Дата публикации курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы» 12 разделов Уроки в курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы» 85 уроков Тесты в курсе «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы» 160 тестов Последнее обновление курса «Qdrant: от основ до готовой поисковой системы» обн. 15 сентября 2026

Введение в Qdrant и векторный поиск

8 уроков
1. Что вы узнаете из этой части?
2. Почему ключевой поиск не ловит смысл?
3. Осваиваем HNSW: как Qdrant ищет за миллисекунды?
4. Какую метрику расстояния выбирать?
5. Терминология Qdrant
6. Эмбеддинги для русского языка: что выбрать?
7. Практика: сравнение эмбеддингов
8. Итоги и вопросы для обсуждения

Установка, развёртывание и работа с клиентами

7 уроков
1. Что вы узнаете из этой части?
2. Развертывание Qdrant
3. Подключение клиента
4. Дашборд
5. Популярные ошибки
6. Примеры: установка и клиенты
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Коллекции и точки: модель данных Qdrant

7 уроков
1. Что вы узнаете из этой части?
2. Коллекции
3. Точки
4. Управление данными
5. Проектирование payload осознанно
6. Практика: коллекции и точки
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Механика векторного поиска: query_points, top-K, hnsw_ef

9 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Зачем вообще нужны индексы?
3. Осознанный hnsw_ef: recall против скорости
4. Батч-запросы: когда это круто, а когда нет
5. Группировка результатов: query_points_groups
6. Recommend и Discovery API
7. Частые ошибки и как их избежать
8. Практика: механика поиска
9. Итоги и вопросы для обсуждения

Фильтрация по payload и payload-индексы

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Фильтрация в ANN: проблема, синтаксис и типы условий
3. Настраивать payload-индексы
4. Разобраться с ACORN
5. Собрать реальный e-commerce фильтр и частые ошибки
6. Практика: фильтрация по payload
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Sparse-векторы и гибридный поиск

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Слепое пятно dense и sparse-векторы
3. Настроить гибридную коллекцию и fusion-запрос
4. Паттерн prefetch + rerank
5. Когда гибридный поиск нужен и частые ошибки
6. Практика: sparse и гибрид
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Квантование: экономия памяти в Qdrant

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Арифметика памяти и принцип квантования
3. Scalar, Product и Binary Quantization
4. Настраивать rescoring и oversampling
5. Инлайн-хранение, алгоритм выбора и частые ошибки
6. Практика: квантование
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Multitenancy: изоляция клиентов в SaaS

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Выбор архитектуры и настройка is_tenant-индекса
3. Защита фасадом и двухуровневая изоляция
4. Tiered Multitenancy: горячие и холодные тенанты
5. Удаление тенанта и частые ошибки
6. Практика: multitenancy
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Мультивекторы и Late Interaction (ColBERT)

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Проблема усреднения и Late Interaction / MaxSim
3. Мультивекторная коллекция и именованные векторы
4. ColBERT как rerank-этап и когда это оправдано
5. Частые ошибки
6. Практика: ColBERT
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Продакшен: безопасность, масштабирование, мониторинг

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. Защита инстанса: api_key, JWT RBAC, периметр
3. Масштабирование: шардирование и репликация
4. Резервное копирование и мониторинг
5. Чек-лист перед продакшеном и частые ошибки
6. Практика: продакшен
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Интеграции: LangChain, LlamaIndex, n8n

7 уроков
1. Что вы получите в этой части?
2. LangChain: подключение и гибридный поиск
3. LlamaIndex и терминология фреймворков
4. n8n и выбор framework vs сырой клиент
5. Частые ошибки
6. Практика: интеграции
7. Итоги и вопросы для обсуждения

Куда двигаться дальше и шпаргалка по API

5 уроков
1. Темы для углублённого изучения и ресурсы
2. Шпаргалка: подключение, коллекции, точки
3. Шпаргалка: поиск, фильтры, индексы
4. Шпаргалка: гибридный поиск, квантование
5. Итоги курса