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weaviate

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高性能、扩展性强、多模块支持的开源向量数据库

Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库，采用先进的机器学习模型将文本、图片等数据转化为可搜索的向量。它不仅速度快，还具备高度灵活性，支持在导入数据时进行向量化或上传现成的向量。此外，Weaviate 可通过多种模块与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等热门服务和模型库集成。其设计从快速原型开发到大规模生产部署均能应对，并具备推荐、摘要和神经搜索等功能。

Weaviate向量数据库机器学习开源快速搜索Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：Weaviate

Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库，具有高效、快速和可扩展等特性。它允许用户将文本、图像等数据转化为可检索的向量数据库。Weaviate 结合尖端的机器学习（ML）技术，满足各种数据管理和搜索需求。

为什么选择 Weaviate？

高速

Weaviate 的核心引擎支持快速的向量搜索。例如，可在几百万个对象中以毫秒级的速度完成一个 10-NN 最近邻搜索。

灵活性

Weaviate 提供数据在导入时进行向量化的功能。用户也可以上传已向量化的数据。此外，Weaviate 还支持模块化设计，允许用户根据自身需求定制系统连接如 OpenAI、Cohere、VoyageAI 和 HuggingFace 等流行服务。

生产级别

Weaviate 的构建考虑了扩展性、复制性和安全性，使其适合从快速原型设计到大规模生产部署。

多功能性

Weaviate 不仅支持快速的向量搜索，还具备推荐、总结以及与神经搜索框架集成的能力。

目标用户

  • 软件工程师：Weaviate 是首选的 ML 数据库引擎，支持人工智能搜索、自动化分类和大规模语言模型集成，具备全面的 CRUD 操作，适合 Kubernetes 的云原生分布式系统，能够根据工作负载进行扩展。

  • 数据工程师：提供灵活快速的向量数据库，支持使用自有或第三方机器学习模型，可以在本地或推理服务中运行。

  • 数据科学家：无缝对接工程师和机器学习运作，可靠高效地部署和维护机器学习模型，轻松打包定制训练的模型。

Weaviate 的应用构建

Weaviate 向量数据库支持文本、图像或两者结合的搜索，并为聊天机器人、推荐系统、摘要系统和分类系统提供基础支持。以下是与其他 AI 和 ML 工具集成的一些例子：

  • 第三方嵌入集成：如 Cohere 和 Hugging Face 等。
  • 文档存储：支持 DocArray 和 Haystack。
  • 记忆后端：支持 Auto-GPT、LangChain 和 OpenAI 的 ChatGPT 检索插件。

连接 Weaviate 的方式

Weaviate 提供多种 API，包括 GraphQL API 和 REST API。在 v1.23 版本及以上，新增 gRPC API 提供更快速的数据访问。Weaviate 还无缝支持多种编程语言的客户端库，如 Python、JavaScript/TypeScript、Go 和 Java。

了解更多

Weaviate 提供免费的自学课程，和丰富的教程代码可供学习，其博客和播客也定期发布关于 Weaviate 和 AI 的内容。用户可以在社区论坛、GitHub 和 Slack 上与其他成员交流。

加入社区

Weaviate 鼓励开发者和爱好者通过多种渠道进行交流。订阅新闻通讯以获取最新发布和活动信息。

总的来说，Weaviate 是一个功能强大且灵活的向量数据库，它不仅能帮助用户进行高效的数据管理，还能推动各类 AI 应用的创新与开发。

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