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Skill: TESSERA | Type: troubleshooting Summary: EPISODIO 2 — Qdrant: Cuantas colecciones tiene Qdrant en EMBER?
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Qdrant es la base de datos vectorial primaria del ecosistema EMBER, donde se almacenan los embeddings de cada episodio de memoria para busqueda semantica por similitud coseno.
Importa porque es el motor que permite recuperar memorias por significado y no por coincidencia exacta de palabras, el corazon del retrieval semantico de EMBER.
Funciona organizando los vectores en 7 colecciones distintas segun el tipo de memoria: ember_experience, ember_knowledge, ember_album, ember_inner, ember_synthesis, ember_shared y ember_lexicon.
Por ejemplo, una reflexion interna se guarda en ember_inner mientras que un procedimiento tecnico va a ember_knowledge, cada coleccion con su propia politica de decaimiento.
En el contexto del ecosistema EMBER, Qdrant se integra con el pipeline de memoria MNEMO y los cinco stores primarios Qdrant Neo4j PostgreSQL Nextcloud y Forgejo. Comprender Qdrant es parte del chequeo diario del pipeline que John instauro para garantizar memorias de calidad cien sobre cien durante al menos un mes seguido sin bugs. Este registro pertenece a la prueba de veinte memorias creadas el ocho de junio de dos mil veintiseis para validar el pipeline completo tras restaurar la credencial de embeddings de OpenRouter que estaba ausente en el archivo de entorno de litellm. La verificacion mide si Qdrant se recupera correctamente mediante su pregunta sonda con un score de similitud alto en Qdrant, y si supera el umbral de cero punto seis el caso se considera valido.