Скачать Qdrant: полный курс - Попов (2026)

[bart]

Qdrant: полный курс​

Автор: Stepik / Станислав Попов

Векторные базы данных давно перестали быть экзотикой: на них держатся семантический поиск, RAG-системы, рекомендательные движки и AI-ассистенты. Однако между демо-скриптом на десяток строк и сервисом, который выдерживает реальную нагрузку и данные множества клиентов, лежит целый пласт вопросов про индексы, фильтры, изоляцию данных и миграции.

Курс Станислава Попова на Stepik закрывает именно этот разрыв. Он рассчитан на Python- и backend-разработчиков, которым мало просто вызвать поиск в Qdrant: важно понимать, почему коллекция спроектирована именно так и что делать, когда в продакшене что-то идёт не по плану.

Материал особенно полезен тем, кто встраивает векторный поиск в продукт или собирает проект для портфолио: обучение ведёт от установки до полноценного capstone-приложения, а каждый блок закрепляется тестами и задачами.

Это полностью практический курс по Qdrant, построенный с позиции Python-разработчика. В нём разбираются embeddings, работа через REST API и официальный Python-клиент, гибридный поиск, multitenancy и деплой в production. Итоговым проектом становится VectorCatalog — приложение на связке FastAPI, Qdrant и Docker Compose. Лишней теории нет: только инженерия векторного поиска, которая реально применяется в продакшене.

Чему вы научитесь:

• Разворачивать Qdrant в Docker и работать через REST API и qdrant-client
• Проектировать коллекцию до загрузки данных: метрика, payload, индексы, named vectors
• Применять CRUD, search, scroll, count и фильтры по payload в Python
• Собирать гибридный поиск (dense + sparse, RRF) и рекомендации через Recommendation API
• Настраивать multitenancy (tenant_id) и zero-downtime reindex через алиасы коллекций
• Эксплуатировать Qdrant в production: snapshots, мониторинг, API key, Docker Compose

Короткие инструкции в духе «поднять Qdrant за вечер» неплохо знакомят с API, но в реальной эксплуатации на первый план выходят совсем другие задачи: откуда взялась возросшая задержка поиска, как развести данные разных клиентов внутри одной коллекции и как переиндексировать каталог, не останавливая сервис.

Курс выстроен как последовательный маршрут — от запуска первого контейнера до осознанной эксплуатации Qdrant. Он адресован Python-разработчикам, которым важно понять внутреннее устройство векторного хранилища и то, как грамотно встроить его в backend.

Ключевой итог обучения — умение самостоятельно проектировать коллекции и фильтры, а не копировать сниппеты вслепую. В финале собирается рабочий проект VectorCatalog: витрина, гибридный поиск, рекомендации, два tenant и blue-green reindex.

Маршрут курса:

• Фундамент и REST API Docker, Dashboard, коллекции, точки, первый поиск
• Python-клиент CRUD, query_points, scroll, payload-фильтры
• Продвинутые паттерны hybrid (dense + sparse), Recommendation API, multitenancy, алиасы
• Production Compose, мониторинг, snapshots, API key
• VectorCatalog пошаговая сборка capstone
• Закрепление глоссарий, тесты и задачи по всему материалу
• Qdrant здесь самостоятельный инженерный навык: поиск, рекомендации, изоляция tenant, миграции индекса.

Для кого этот курс:

• Python/backend-разработчики, которым нужен семантический или гибридный поиск в продукте
• Инженеры, которые подключили Qdrant «по гайду», но не разобрались с фильтрами, индексами payload и multitenancy
• Команды, проектирующие SaaS или базу знаний с изоляцией данных по клиентам
• Те, кто готовит свой пет-проект, но не знает как обращаться с векторной базой
• Разработчики которые уже знают, что такое RAG/агенты и хотят разобраться с векторной БД

Начальные требования:

• Python 3.11+ функции, dict/list, базовая работа с модулями
• Желательно иметь базу по вопросам RAG, LLM (Я бы порекомендовал проходить курс после модуля 4 курса по LLM)
• Docker запуск контейнера, docker compose up
• HTTP и JSON GET/POST, чтение тела ответа
• Понимание, что вектор это массив чисел фиксированной длины (что такое embeddings и как их создавать)
• Не требуется: PyTorch, training моделей, линейная алгебра, опыт ML-инженера

Что вы получаете:

• Системное понимание Qdrant: от embeddings до production-паттернов
• Проект VectorCatalog для портфолио (FastAPI + Qdrant + PostgreSQL + Docker)
• Готовые приёмы: hybrid search, multitenancy, alias swap, backup через snapshot
• Глоссарий курса — быстрый повтор терминов перед собеседованием или code review
• База для RAG и AI-backend — без «магии», с контролем над индексом и фильтрами

Программа. Введение и установка:

• О курсе
• Что такое embeddings (эмбеддинги)?
• Что такое Qdrant и зачем он нужен
• Установка: Docker и первый запуск
• Qdrant Web UI: визуальная отладка
• Конфигурация: persistence и ресурсы
• Qdrant Cloud vs Self-hosted

HTTP API Qdrant — полное погружение:

• Коллекции: create, get, list, delete
• Настройка коллекции: optimizers и HNSW
• CRUD для points: upsert, retrieve, delete
• Векторный поиск: distance и параметры
• Фильтрация по payload
• WithPayload и WithVector
• Scroll API: обход больших коллекций
• Наглядный пример: простой поиск по документам
• Закрепление

qdrant-client для Python:

• Установка и первый запуск клиента
• QdrantClient: конструктор и подключение
• Режимы клиента: sync, async, embedded
• Метод create_collection
• Структуры данных и CRUD точек
• Поиск
• Scroll
• Фильтры и payload-индексы
• Named vectors
• Groups: search_groups
• Snapshots
• Ошибки, логирование и отладка
• Закрепление

Расширенные возможности Qdrant:

• Архитектура мульти-векторных коллекций
• Sparse vectors и hybrid search
• Recommendation API
• Quantization
• Multitenancy через payload
• Aliases и миграция данных
• Закрепление

Эксплуатация:

• Production-деплой: Docker Compose
• Мониторинг и безопасность
• Backup-стратегии

VectorCatalog — поиск и рекомендации товаров:

• Архитектура и окружение
• Коллекция и загрузка каталога
• FastAPI и витрина (Jinja2)
• Поиск: гибрид и фильтры
• Рекомендации
• Production: масштаб и деплой

Глоссарий и закрепление материала по всему курсу:

• Глоссарий курса
• Тесты
• Задачи

Заключение:

• Заключение

Для кого подойдёт:

• Backend-разработчикам на Python, которые внедряют семантический поиск или RAG в свой продукт
• Инженерам, которые уже запустили Qdrant, но упираются в фильтры, индексы payload и изоляцию данных
• Командам SaaS-сервисов и баз знаний, где данные клиентов нужно разделять внутри одной коллекции
• Разработчикам, которые собирают AI-backend или пет-проект на векторной базе

Что получите:

• Пошаговый путь от первого Docker-контейнера до production-эксплуатации Qdrant
• Практику с REST API и qdrant-client: CRUD, поиск, scroll, фильтры, named vectors
• Навыки гибридного поиска, рекомендаций, multitenancy и zero-downtime reindex через алиасы
• Capstone-проект VectorCatalog для портфолио
• Глоссарий, тесты и задачи для закрепления материала

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: