weaviate examples
1.0.0
قائمة الأمثلة والبرامج التعليمية حول كيفية استخدام محرك البحث المتجه للمهام المتعلقة بالتعلم الآلي.
| عنوان | لغة | وصف |
|---|---|---|
| البحث الدلالي من خلال ويكيبيديا مع محرك بحث ناقلات Weaviate | GraphQl | البحث الدلالي من خلال wikipedia (SentenceBert) مع محرك البحث المتجه Weaviate |
| بحث Pytorch-Biggraph Wikidata مع محرك البحث المتجه Weaviate | GraphQl | ابحث من خلال Pytorch Biggraph Wikidata-Dataset من Facebook مع محرك البحث المتجه Weaviate |
| البحث متعدد الوسائط/البحث عن الصور باستخدام مقطع | باش ، جافا سكريبت ، رد فعل | استخدم النص للبحث من خلال الصور باستخدام Clip (Multi2Vec-Clip). يعمل أيضًا بمثابة عرض تجريبي حول كيفية استخدام Weaviate مع React |
| دفتر جوجل كولاب: البدء مع عميل بيثون | بيثون (جوجل كولاب) | Google Colab Notebook لتعلم البدء مع عميل Python. يحتوي على الكثير من رمز المثال. |
| منشورات أخبار مجموعة البيانات التجريبية مع الدعوة | يامل | ملف تكوين Docker-Cormpose من Weaviate مع مجموعة بيانات Demo Publications الأخبار. |
| منشورات أخبار مجموعة البيانات التجريبية مع Transformers و NER و Spellcheck و Q&A | يامل | ملف تكوين Docker-Cormpose من Weaviate مع مجموعة بيانات Demo Publications الأخبار. يتم إجراء التقييم بواسطة وحدة Text2VEC-Transformers ، وتوصيل Elpheck و Q&A ووحدة التعرف على الكيان المسماة. |
| Weaviate مخطط بسيط | بيثون | مثال سهل على المخطط وكيفية تحميله للضرب مع عميل بيثون |
| البحث الدلالي من خلال مجموعة بيانات النبيذ | بيثون | مثال سهل للبدء مع البحث والبحث الدلالي مع وحدة Transformers |
| كشف الأبطال الخارقين في 5 خطوات باستخدام وحدة NLP Weaviate وعميل Python | بيثون | دليل Super Simple 5 Step للبدء مع وحدات NLP Weaviate. هذه مقدمة أساسية للبحث الدلالي مع Weaviate وعميل Python. |
| استرجاع المعلومات مع Bert (Weaviate بدون وحدة المتجهات) | بيثون (دفتر ملاحظات Jupyter) | في هذا المثال ، سنستخدم Weaviate بدون وحدة تجهيزات ، ونستخدمها كقاعدة بيانات ناقلات خالصة لاستخدام محول Bert لتجاوز المستندات النصية ، ثم استرجاع الأقرب من خلال بحث Weaviate |
| البحث عن نص مع Weaviate باستخدام ناقلات خاصة | بيثون | مثال أساسي وبسيط باستخدام المتجهات الخاصة بنا (تم الحصول عليها باستخدام Sbert ، ولكن يمكن أيضًا استخدام أي نموذج آخر) في Weaviate |
| سؤال هاري بوتر يجيب مع Haystack & Weaviate | بيثون (كمبيوتر محمول Jupyter/Colab) | دفتر ملاحظات تجريبي يوضح كيفية استخدام Weaviate كـ documentStore في Haystack. |
| تصنيف الخضار باستخدام Image2Vec-Neural | بيثون | مثال تصنيف الصور المصنوع باستخدام Image2Vec-Neural و Flask لتصنيف الصور الخضار |
| استكشاف Multi2vec-Clip مع Python و Flask | بيثون | يستكشف هذا المثال الوحدة النمطية Multi2VEC Clip لتنفيذ وظائف البحث المدمجة صورة ونص. |
| مصنف التعليقات السامة مع واجهة المستخدم الرسومية في Tkinter | بيثون | مثال لتصنيف التعليقات على أنها سامة أو غير سامة |
| البحث عن معلومات النبات في NodeJS و JavaScript | Nodejs ، JavaScript | مثال بسيط لإظهار كيفية استخدام weaviate في nodejs باستخدام javaScript APIs |
| تطبيق الويب لتوصية الفيلم | Nodejs ، JavaScript | مثال على التوضيح كيفية جعل موصية الفيلم بسهولة باستخدام weaviate |
| إنشاء ملف تعريف البيانات للبيانات المخزنة في مجموعة Weaviate | Python ، Nodejs ، JavaScript | مثال على التوضيح كيفية إنشاء ملف تعريف البيانات بسهولة للبيانات في مجموعة Weaviate باستخدام مكتبة Pandas في Python |
| مثال مع وحدة NER من weaviate | بيثون | مثال على الحد الأدنى للبدء في وحدة NER واستخدام NER لاستخراج البيانات المفيدة وتخزينها |
| ورشة عمل قواعد بيانات ناقلات | دفتر بيثون | دفتر Jupyter/Colab لمعرفة كيفية البدء في البحث عن المتجهات والاسترجاع ، المقدم في مؤتمر علوم البيانات المفتوح (ODSC) East 2022 |
| إجابة سؤال ورشة العمل | دفتر بيثون | دفتر Jupyter/Colab لمعرفة كيفية البدء في الإجابة على الأسئلة والاستعداد ، المعطى في مؤتمر Critتياف الرسم البياني (KGC) 2022 |
| نظام الحضور باستخدام المتجهات Image2Vec-Neural و Own | بيثون | يستخدم هذا المثال Image2Vec-Neural ولديه خيار لاستخدام المتجهات الخاصة باستخدام OpenCV. إنه مثال نظام حضور ذكي |
| مراقبة الإعداد مع Prometheus و Grafana | يامل | لا يصف هذا المثال أي حالة استخدام ، بل يوضح طريقة لكيفية بدء تشغيل وتشغيل وتكوين Weaviate مع مراقبة Prometheus ومثيل Grafana مع بعض لوحات المعلومات. |
