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O Qdrant armazena embeddings vetoriais dos seus documentos para que possa pesquisar por significado, não apenas por palavras-chave. Pergunte "mostre-me o contrato do último trimestre" e encontre-o instantaneamente — mesmo que as palavras exatas não apareçam em lado nenhum. É a camada de memória por trás da pesquisa privada de documentos do ReefOffice.
O Qdrant transforma os seus documentos em vetores — representações matemáticas de significado — e armazena-os para pesquisa semântica instantânea. Quando pesquisa algo, o Qdrant encontra documentos que correspondem à sua intenção, mesmo que usem palavras completamente diferentes. Cada plano ReefOffice inclui Qdrant para indexação automática de documentos.
Pesquise nos seus documentos por significado, não por palavras-chave. Faça uma pergunta em linguagem simples e encontre o documento correto — faturas, contratos, emails, notas — mesmo quando as palavras exatas não correspondem.
Cada ficheiro que adicionar ao Nextcloud, Paperless ou Dolibarr é automaticamente indexado. Sem configuração manual — o seu corpus de documentos permanece pesquisável desde o primeiro dia à medida que novos ficheiros chegam.
O Qdrant alimenta a memória por trás do Agente Hermes e das perguntas sobre documentos do Open WebUI. Quando a sua IA responde perguntas sobre os seus ficheiros, recupera o contexto correto do Qdrant para dar respostas precisas e com fontes.
Todos os embeddings são armazenados no seu servidor ReefOffice — nenhum dado é enviado para serviços de pesquisa ou IA externos. A sua pesquisa de documentos permanece completamente dentro da sua infraestrutura.
Como funciona
O Qdrant é uma base de dados vetorial de alto desempenho escrita em Rust. No ReefOffice executa como um contentor Docker com armazenamento persistente. Os documentos são embutidos usando bge-m3 — um modelo multilingue de licença MIT — e armazenados como vetores para pesquisa de similaridade rápida.
O Qdrant é a espinha dorsal de pesquisa do ReefOffice. Alimenta a pesquisa de documentos no Open WebUI, fornece contexto para ações do Agente Hermes, e pode ser desencadeado por automações Activepieces. Quando pergunta "quais faturas estão por pagar?", o Qdrant encontra os documentos relevantes em milissegundos.
A pesquisa normal corresponde a palavras exatas. Se pesquisar por "arrendamento de escritório" mas o documento diz "contrato de arrendamento de espaço de trabalho", a pesquisa normal não o encontra. O Qdrant compreende o significado — encontra documentos semanticamente similares, mesmo com formulação diferente.
Aproximadamente 1 GB por 100.000 páginas de texto. A maioria dos clientes utiliza muito menos. O Qdrant armazena apenas os vetores, não os documentos originais — esses permanecem no Nextcloud, Paperless ou Dolibarr onde pertencem.
Sim. O Qdrant está incluído em cada plano ReefOffice para indexação e pesquisa de documentos. O Ollama também executa em cada plano — para embeddings — mas apenas os planos AI carregam os modelos de geração que respondem perguntas a partir dos seus documentos.
Agende uma demonstração e veja como o Qdrant no ReefOffice torna os seus documentos encontráveis por significado — não apenas por palavras-chave.