[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"academy-blogs-th-1-1-all-golang-the-series-ep154-go-and-qdrant-vector-database-all--*":3,"academy-blog-faqs-9dqw17ee5dict44-th":90,"academy-blog-translations-9dqw17ee5dict44":115},{"data":4,"page":75,"perPage":75,"totalItems":75,"totalPages":75},[5],{"alt":6,"collectionId":7,"collectionName":8,"content":9,"cover_image":10,"cover_image_l_url":11,"cover_image_m_url":12,"cover_image_path":13,"cover_image_s_url":14,"created":15,"created_by":16,"expand":17,"id":83,"keywords":84,"locale":54,"published_at":85,"scheduled_at":70,"school_blog":79,"short_description":86,"status":77,"title":87,"updated":88,"updated_by":89,"slug":80,"views":82},"ภาพปกบทความ Golang The Series EP.154 เรื่อง Go & Qdrant แนะนำการจัดการฐานข้อมูล Vector ประสิทธิภาพสูงร่วมกับภาษา Go","sclblg987654321","school_blog_translations","\u003Cp>ยินดีต้อนรับเข้าสู่ EP.154 ครับ! ในตอนที่แล้วเราได้ทำความรู้จักกับภาพรวมของ Vector Database ไปแล้ว วันนี้เราจะมาลงลึกกับฐานข้อมูล Vector ยอดนิยมที่เป็นดาวรุ่งพุ่งแรงอย่าง Qdrant (อ่านว่า คิว-ดรานท์) ซึ่งขึ้นชื่อเรื่องความเร็ว ความเสถียร และความประหยัดทรัพยากรเพราะถูกพัฒนาขึ้นด้วยภาษา Rust แต่อย่าเพิ่งตกใจไปครับ เพราะ Qdrant เขามี Go SDK มาให้พวกเราใช้งานได้อย่างยอดเยี่ยมและทรงประสิทธิภาพมาก วันนี้เราจะมาสร้างฐานทัพคลังความรู้จำลองด้วย Go และ Qdrant กันครับ!\u003C\u002Fp>\u003Ch2>ทำไมต้องเป็น Qdrant?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ในฐานะ Backend Developer สิ่งที่เราต้องการจากฐานข้อมูลเก็บ เวกเตอร์ คือความง่ายในการดูแลระบบ (Maintainability) และความเร็วในการสืบค้นข้อมูล ซึ่ง Qdrant (อ่านว่า คิว-ดรานท์) สามารถตอบโจทย์เหล่านั้นได้อย่างยอดเยี่ยมด้วยเหตุผลเหล่านี้ครับ:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Lightweight & Fast:\u003C\u002Fstrong> ตัวเอนจินถูกพัฒนาขึ้นด้วยภาษา Rust ทำให้กินทรัพยากรหน่วยความจำ (RAM) น้อยมากเมื่อเทียบกับคู่แข่ง แต่สามารถประมวลผลค้นหาข้อมูลมหาศาลได้เร็วระดับมิลลิวินาที\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Rich Filtering (Hybrid Search):\u003C\u002Fstrong> นอกจากการค้นหาด้วยความหมายจากเวกเตอร์ (Vector Search) แล้ว เรายังสามารถใส่เงื่อนไข Filter ทั่วไป เช่น ค้นหาเฉพาะเอกสารของ \u003Ccode>user_id = \"123\"\u003C\u002Fcode> หรือ \u003Ccode>category = \"finance\"\u003C\u002Fcode> ร่วมด้วยได้ใน Query เดียวกัน ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่จำเป็นมากในการนำไปประยุกต์ใช้กับระบบงานจริง\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Gopher Friendly:\u003C\u002Fstrong> มี Official Go SDK ที่รองรับการสื่อสารผ่านโปรโตคอล gRPC เต็มรูปแบบ ทำให้การรับส่งข้อมูลอาเรย์ตัวเลขเวกเตอร์ขนาดใหญ่ทำได้รวดเร็วและไร้คอขวด\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>ตารางเปรียบเทียบ: Qdrant vs ท็อป 3 Vector DB\u003C\u002Fh2>\u003Cp>เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนว่าทำไมดาวรุ่งพุ่งแรงตัวนี้ถึงน่าสนใจเมื่อเทียบกับยักษ์ใหญ่ตัวอื่นๆ ในตลาด:\u003C\u002Fp>\u003Ctable style=\"min-width: 221px;\">\u003Ccolgroup>\u003Ccol style=\"width: 146px;\">\u003Ccol style=\"min-width: 25px;\">\u003Ccol style=\"min-width: 25px;\">\u003Ccol style=\"min-width: 25px;\">\u003C\u002Fcolgroup>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"146\">\u003Cp>\u003Cstrong>ฟีเจอร์\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Qdrant\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Weaviate\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Pinecone\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"146\">\u003Cp>\u003Cstrong>ภาษาที่ใช้พัฒนา\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Rust\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>\u003Cstrong>Go (Golang)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>C++ \u002F Rust\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"146\">\u003Cp>\u003Cstrong>จุดเด่นหลัก\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>ประหยัด RAM, ฟิลเตอร์ข้อมูลเก่ง\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>เขียนด้วย Go, มีโมดูล RAG ในตัว\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Fully Managed, ไม่ต้องคุมระบบเอง\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"146\">\u003Cp>\u003Cstrong>สถาปัตยกรรม\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Single Binary \u002F Distributed\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Object + Vector Storage\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Cloud-Native SaaS\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"146\">\u003Cp>\u003Cstrong>การจัดการ Memory\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>โหลดเฉพาะบางส่วนลง Disk ได้\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>เน้นอยู่ใน RAM เป็นหลัก\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>บริหารจัดการโดยผู้ให้บริการ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>🛠️ เตรียมความพร้อม: สตาร์ท Qdrant Server ผ่าน Docker\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนโค้ด ให้เราทำการเปิดใช้งาน Qdrant Server ในเครื่องโลคอลผ่าน Docker ด้วยคำสั่งนี้ครับ:\u003C\u002Fp>\u003Cp>Bash\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \\\n    -v $(pwd)\u002Fqdrant_storage:\u002Fqdrant\u002Fstorage \\\n    qdrant\u002Fqdrant\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>\u003Cem>(หมายเหตุ: บน Windows ให้เปลี่ยน \u003Ccode>$(pwd)\u003C\u002Fcode> เป็นพาร์ทโฟลเดอร์ในเครื่องของคุณ)\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>พอร์ต 6333:\u003C\u002Fstrong> สำหรับ REST API และการเข้าใช้งาน Web UI Dashboard (สามารถเปิดดูผ่าน Browser ได้ทันที)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>พอร์ต 6334:\u003C\u002Fstrong> สำหรับ gRPC ซึ่งเราจะใช้พอร์ตนี้เป็นหลักในการเชื่อมต่อและรับส่งข้อมูลความเร็วสูงผ่านโปรแกรมภาษา Go\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>🛠️ เริ่มต้นเขียน Go เชื่อมต่อและสร้าง Collection\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ขั้นตอนแรกให้ทำการติดตั้งตัว Go SDK ของ Qdrant ในโปรเจกต์ของคุณก่อน:\u003C\u002Fp>\u003Cp>Bash\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>go get github.com\u002Fqdrant\u002Fgo-client\u002Fqdrant\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>จากนั้นสร้างไฟล์ \u003Ccode>main.go\u003C\u002Fcode> เพื่อเขียนโค้ดเชื่อมต่อและเริ่มต้นสร้างที่เก็บข้อมูล ซึ่งในโลกของ Qdrant เราจะเรียกว่า \u003Cstrong>Collection\u003C\u002Fstrong> (เทียบเท่ากับตารางหรือ Table ในฐานข้อมูลทั่วไป) โดยในตัวอย่างนี้เราจะกำหนดขนาดไว้ที่ 1,536 มิติตามมาตรฐานของโมเดล OpenAI Embedding ครับ\u003C\u002Fp>\u003Cp>Go\u003C\u002Fp>\u003Cpre>\u003Ccode>package main\n\nimport (\n\t\"context\"\n\t\"fmt\"\n\t\"log\"\n\t\"time\"\n\n\t\"github.com\u002Fqdrant\u002Fgo-client\u002Fqdrant\"\n)\n\nfunc main() {\n\tctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)\n\tdefer cancel()\n\n\t\u002F\u002F 1. เชื่อมต่อกับ Qdrant Server ผ่าน gRPC (พอร์ต 6334)\n\tclient, err := qdrant.NewClient(&qdrant.Config{\n\t\tHost: \"localhost\",\n\t\tPort: 6334,\n\t})\n\tif err != nil {\n\t\tlog.Fatalf(\"Failed to connect to Qdrant: %v\", err)\n\t}\n\tdefer client.Close()\n\n\tcollectionName := \"ai_knowledge_base\"\n\n\t\u002F\u002F 2. สร้าง Collection พร้อมกำหนดขนาดมิติและวิธีการวัดระยะห่าง (Distance Metric)\n\terr = client.CreateCollection(ctx, &qdrant.CreateCollection{\n\t\tCollectionName: collectionName,\n\t\tVectorsConfig: qdrant.NewVectorsConfig(&qdrant.VectorParams{\n\t\t\tSize:     1536, \u002F\u002F ขนาดมิติสำหรับ OpenAI Embedding\n\t\t\tDistance: qdrant.Distance_Cosine,\n\t\t}),\n\t})\n\tif err != nil {\n\t\tlog.Fatalf(\"Failed to create collection: %v\", err)\n\t}\n\n\tfmt.Printf(\"✅ Collection '%s' created successfully!\\n\", collectionName)\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Ch2>💡 เจาะลึกโครงสร้างข้อมูล: การเก็บข้อมูล (Upsert) และการค้นหา (Search)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>เมื่อเราสร้าง Collection เรียบร้อยแล้ว เวลาที่เราต้องการบันทึกข้อมูล Qdrant จะให้เราจัดเก็บโครงสร้างในรูปแบบที่เรียกว่า \u003Cstrong>Point\u003C\u002Fstrong> ซึ่งประกอบไปด้วย 3 ส่วนสำคัญดังนี้ครับ:\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>ID:\u003C\u002Fstrong> รหัสประจำตัวของข้อมูลชิ้นนั้นๆ (รองรับทั้งแบบตัวเลข Integer และแบบ UUID)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Vector:\u003C\u002Fstrong> อาร์เรย์ตัวเลขทศนิยม \u003Ccode>[]float32\u003C\u002Fcode> ซึ่งก็คือค่าความหมายของข้อมูลที่เราแปลงมาจากโมเดล AI ใน EP.152\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Payload:\u003C\u002Fstrong> ข้อมูล Metadata ทั่วไปในรูปแบบคีย์-ค่า (เช่น ข้อความดิบต้นฉบับ, วันที่บันทึก, ชื่อไฟล์, ID ของผู้ใช้งาน) เพื่อให้เราสามารถดึงกลับมาแสดงผลคู่กับผลลัพธ์การค้นหาได้ทันที\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Cp>เวลาที่เราต้องการค้นหา เราเพียงแค่ส่งเวกเตอร์ของคำถาม (Query Vector) เข้าไป ตัวเอนจินของ Qdrant จะทำหน้าที่คำนวณความคล้ายคลึงและส่งรายการ \u003Cstrong>Point\u003C\u002Fstrong> ที่มีความหมายใกล้เคียงที่สุดกลับมาให้เราดึงข้อมูลในส่วนของ Payload ไปใช้งานต่อในระบบ RAG ได้ทันทีโดยไม่ต้องยิงไปถามฐานข้อมูลอื่นซ้ำอีกรอบ\u003C\u002Fp>\u003Ch2>⚡ ท้าให้ลอง (Daily Mission)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>หลังจากที่คุณรันโค้ดเพื่อสร้าง Collection ด้านบนเสร็จเรียบร้อยแล้ว ให้ลองเปิด Web Browser แล้วเข้าไปที่หน้า Dashboard ของระบบผ่านลิงก์นี้ครับ: \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\u002F\u002Flocalhost:6333\u002Fdashboard\">http:\u002F\u002Flocalhost:6333\u002Fdashboard\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>การบ้านวันนี้:\u003C\u002Fstrong> ลองเข้าไปตรวจสอบดูว่ามี Collection ชื่อ \u003Ccode>ai_knowledge_base\u003C\u002Fcode> แสดงขึ้นมาบนหน้า UI ถูกต้องไหม? และลองไปท้าทายฝีมือตัวเองต่อด้วยการศึกษาคู่มือของ Qdrant ดูว่า หากเราต้องการอัปโหลดและแนบข้อมูลข้อความดิบเข้าไปในส่วนของ Payload ฟังก์ชัน \u003Ccode>client.Upsert\u003C\u002Fcode> ในภาษา Go จะต้องเขียนและส่งค่าอย่างไรบ้าง? ลองลุยกันดูครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cdiv data-type=\"horizontalRule\">\u003Chr>\u003C\u002Fdiv>\u003Ch2>🎯 สรุปมุมมองสำหรับ Backend Developer\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Qdrant เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมหากคุณกำลังมองหาความสมดุลระหว่าง \u003Cstrong>ความเร็ว ประสิทธิภาพ และความคุ้มค่าของทรัพยากร\u003C\u002Fstrong> การที่มันถูกพัฒนาด้วยภาษา Rust ทำให้มันทำงานได้เสถียรและนิ่งมากในระบบ Production และที่สำคัญคือ Go SDK ของมันถูกออกแบบมาให้ตรงไปตรงมา เข้าใจง่าย และทำงานร่วมกับระบบโครงสร้างพื้นฐานเดิมของคุณได้อย่างราบรื่นครับ\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>ในตอนต่อไป (EP.155):\u003C\u002Fstrong> ยินดีด้วยครับ! ตอนนี้เรามีคลังเก็บข้อมูลเวกเตอร์ที่ทั้งเร็วและประหยัดทรัพยากรพร้อมใช้งานแล้ว แต่ในโลกของความเป็นจริง เอกสารคลังความรู้ของเรามักจะมาเป็นไฟล์ PDF ยาว 50 หน้า หรือคู่มือเล่มหนาๆ คำถามคือเราจะหั่นสับแบ่งข้อมูลขนาดใหญ่นั้นออกเป็นชิ้นเล็กๆ อย่างไรให้โมเดล AI เข้าใจบริบทได้ดีที่สุดและไม่หลุดใจความสำคัญ? ตอนหน้าห้ามพลาดกับตอน \u003Cstrong>\"Chunking Strategies: เทคนิคการตัดแบ่งข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อส่งให้ AI\"\u003C\u002Fstrong> แล้วพบกันครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>ฝากกดติดตามพวกเราได้ที่ Superdev Academy\u003C\u002Fstrong> ในทุกช่องทางนะครับ!\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🔵 Facebook: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002Fsuperdev.academy.th\">\u003Cstrong>Superdev Academy Thailand\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(อัปเดตข่าวสารและบทความใหม่)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🎬 YouTube: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@SuperdevAcademy\">\u003Cstrong>Superdev Academy Channel\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(ติวเข้มแบบวิดีโอ)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>📸 Instagram: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.instagram.com\u002Fsuperdevacademy\u002F\">\u003Cstrong>@superdevacademy\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(เกร็ดความรู้สั้นๆ และเบื้องหลังการทำงาน)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>🎬 TikTok: \u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener\" class=\"ng-star-inserted\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.tiktok.com\u002F@superdevacademy?lang=th-TH\">\u003Cstrong>@superdevacademy\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>(Tips & Tricks ฉบับย่อยง่าย)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003C\u002Fp>","27uf2bx3zyic_h209gtcr5a_p98jp9ceix.webp","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclblg987654321\u002Ffrjcgafyuac5lzm\u002Fl\u002F27uf2bx3zyic_h209gtcr5a_p98jp9ceix.webp","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclblg987654321\u002Ffrjcgafyuac5lzm\u002Fm\u002F27uf2bx3zyic_h209gtcr5a_p98jp9ceix.webp","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclblg987654321\u002Ffrjcgafyuac5lzm\u002F27uf2bx3zyic_h209gtcr5a_p98jp9ceix.webp","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclblg987654321\u002Ffrjcgafyuac5lzm\u002Fs\u002F27uf2bx3zyic_h209gtcr5a_p98jp9ceix.webp","2026-06-16 06:30:23.597Z","76qprkevbgfdps8",{"keywords":18,"locale":48,"school_blog":58},[19,25,30,35,40,44],{"collectionId":20,"collectionName":21,"created":22,"created_by":16,"id":23,"name":24,"updated":22,"updated_by":16},"sclkey987654321","school_keywords","2026-06-16 06:29:35.886Z","qpjf3bukclgeqdj","Qdrant Go",{"collectionId":20,"collectionName":21,"created":26,"created_by":16,"id":27,"name":28,"updated":29,"updated_by":16},"2026-05-11 04:12:24.718Z","zo53ndb3rj4jxci","Vector Database","2026-06-07 06:49:11.382Z",{"collectionId":20,"collectionName":21,"created":31,"created_by":16,"id":32,"name":33,"updated":34,"updated_by":16},"2026-03-04 08:20:11.547Z","ey3puyme01a9bsw","Go","2026-06-07 06:45:07.798Z",{"collectionId":20,"collectionName":21,"created":36,"created_by":16,"id":37,"name":38,"updated":39,"updated_by":16},"2026-03-04 08:20:14.253Z","ah6lvy4x8qe08l5","Golang","2026-06-07 06:45:08.193Z",{"collectionId":20,"collectionName":21,"created":41,"created_by":16,"id":42,"name":43,"updated":41,"updated_by":16},"2026-06-16 06:30:01.118Z","g83t6o1xndjb3pe","Docker Qdrant",{"collectionId":20,"collectionName":21,"created":45,"created_by":16,"id":46,"name":47,"updated":45,"updated_by":16},"2026-06-16 06:30:08.248Z","no84go0hn7g0qm7","RAG Pipeline",{"code":49,"collectionId":50,"collectionName":51,"created":52,"flag":53,"id":54,"is_default":55,"label":56,"updated":57},"th","pbc_1989393366","locales","2026-01-22 10:59:55.832Z","twemoji:flag-thailand","s8wri3bt4vgg2ji",true,"Thai","2026-04-10 15:42:46.614Z",{"category":59,"collectionId":60,"collectionName":61,"created":62,"expand":63,"id":79,"slug":80,"updated":81,"views":82},"wqxt7ag2gn7xcmk","pbc_2105096300","school_blogs","2026-06-16 06:30:14.329Z",{"category":64},{"blogIds":65,"collectionId":66,"collectionName":67,"created":68,"created_by":16,"id":59,"image":69,"image_alt":70,"image_path":71,"image_s_url":72,"label":73,"name":74,"priority":75,"publish_at":76,"scheduled_at":70,"status":77,"updated":78,"updated_by":16},[],"sclcatblg987654321","school_category_blogs","2026-03-04 08:33:53.210Z","59ty92ns80w_15oc1implw_bj2o4tjgh4.webp","","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclcatblg987654321\u002Fwqxt7ag2gn7xcmk\u002F59ty92ns80w_15oc1implw_bj2o4tjgh4.webp","https:\u002F\u002Ftwsme-r2.tumwebsme.com\u002Fsclcatblg987654321\u002Fwqxt7ag2gn7xcmk\u002Fs\u002F59ty92ns80w_15oc1implw_bj2o4tjgh4.webp",{"en":74,"th":74},"Golang The Series",1,"2026-03-16 04:39:38.440Z","published","2026-08-18 14:48:36.739Z","9dqw17ee5dict44","golang-the-series-ep154-go-and-qdrant-vector-database","2026-10-21 23:38:15.727Z",197,"frjcgafyuac5lzm",[23,27,32,37,42,46],"2026-06-24 10:19:04.319Z","เจาะลึก Qdrant เวกเตอร์ดาต้าเบสสายสปีดที่เขียนด้วย Rust เรียนรู้วิธีต่อท่อ gRPC ด้วย Go SDK พร้อมวิธีสร้าง Collection และจัดการข้อมูลสำหรับระบบ RAG Backend","Golang The Series EP.154: Go & Qdrant - การจัดการฐานข้อมูล Vector ประสิทธิภาพสูง","2026-10-14 03:31:34.202Z","ebkf8ra4nd55ual",[91,95,99,103,107,111],{"answer":92,"id":93,"question":94},"Qdrant (อ่านว่า คิว-ดรานท์) คือ Vector Database ที่เอนจินเขียนด้วยภาษา Rust จึงกินแรมน้อยและค้นหาข้อมูลมหาศาลได้ในระดับมิลลิวินาทีครับ สำหรับสาย Go จุดที่ทำให้เลือกคือมี Official Go SDK ที่คุยผ่าน gRPC เต็มรูปแบบ ส่งอาร์เรย์เวกเตอร์ก้อนใหญ่ได้โดยไม่ติดคอขวดที่ชั้น Serialization","7tbevufknq2hjd2","Qdrant คืออะไร ทำไม Backend Developer สาย Go ถึงเลือกใช้?",{"answer":96,"id":97,"question":98},"ติดตั้ง Official Go SDK ด้วยคำสั่ง go get github.com\u002Fqdrant\u002Fgo-client\u002Fqdrant แล้วเรียก qdrant.NewClient โดยชี้ Host เป็น localhost และ Port 6334 ครับ พอร์ต 6334 คือช่องทาง gRPC ที่ใช้รับส่งข้อมูลความเร็วสูง ส่วนพอร์ต 6333 เป็น REST API และหน้า Web UI Dashboard ที่เปิดดูผ่านเบราว์เซอร์ได้","jqbxkctqffmh23a","เชื่อมต่อ Qdrant จากภาษา Go ต้องติดตั้งอะไร และใช้พอร์ตไหน?",{"answer":100,"id":101,"question":102},"ต้องกำหนดสองค่าหลักตอนเรียก client.CreateCollection คือ Size ซึ่งเป็นจำนวนมิติของเวกเตอร์ และ Distance ซึ่งเป็นวิธีวัดระยะห่างครับ ตัวอย่างที่ใช้กับโมเดล OpenAI Embedding คือ Size 1536 คู่กับ qdrant.Distance_Cosine ส่วนคำว่า Collection ใน Qdrant เทียบได้กับ Table ในฐานข้อมูลทั่วไป","7etzdbfchzwzuwy","สร้าง Collection ใน Qdrant ด้วย Go ต้องกำหนดค่าอะไรบ้าง?",{"answer":104,"id":105,"question":106},"ต่างกันที่ภาษาเบื้องหลังและวิธีจัดการหน่วยความจำครับ Qdrant เขียนด้วย Rust เด่นเรื่องประหยัด RAM และ Filter ข้อมูลเก่ง โหลดดัชนีบางส่วนไว้บน Disk ได้ ส่วน Weaviate เขียนด้วย Go มีโมดูล RAG ในตัวแต่เน้นอยู่บน RAM เป็นหลัก ขณะที่ Pinecone เป็น Cloud-Native SaaS แบบ Fully Managed ที่ไม่ต้องดูแลระบบเอง","l8vate9h5kof5iq","Qdrant ต่างจาก Weaviate และ Pinecone อย่างไร?",{"answer":108,"id":109,"question":110},"Qdrant เก็บทุกเรคอร์ดเป็น Point ซึ่งรวม ID, Vector และ Payload ที่เป็น Metadata ไว้ในก้อนเดียวครับ เอนจินจึงทำ Filtering ไปพร้อมกับเดินดัชนีเวกเตอร์ได้ในขั้นตอนเดียว ไม่ต้องค้นหาเวกเตอร์ก่อนแล้วค่อยไปฟิลเตอร์ด้วย SQL ทีหลัง และดึงข้อความต้นฉบับจาก Payload ไปใช้ใน RAG ได้ทันที","2lherypzq0eope4","การเก็บข้อมูลเวกเตอร์ใน Qdrant ต่างจากฐานข้อมูลอื่นอย่างไร?",{"answer":112,"id":113,"question":114},"เปิดใช้งาน Memmap (Memory-mapped files) ในการตั้งค่า Index ครับ Qdrant จะย้ายดัชนีเวกเตอร์บางส่วนไปพักไว้บน Disk แทนการอัดทั้งหมดลง RAM ช่วยประหยัดค่าฮาร์ดแวร์ได้มากโดยแลกกับความเร็วที่ลดลงเพียงเล็กน้อย ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่ฐานข้อมูลแบบ Memory-first ทำไม่ได้","bwbrcinduyzlk9x","ถ้า RAM มีจำกัดแต่อยากเก็บเวกเตอร์จำนวนมาก ควรตั้งค่า Qdrant อย่างไร?",{"th":80,"en":80}]