Impresionante tejido
Impresionante lista de ejemplos y tutoriales de cómo usar el motor de búsqueda de vectores
Weaviate en una copa de nuez : Weaviate es un motor de búsqueda vectorial y una base de datos vectorial. Weaviate utiliza el aprendizaje automático para vectorizar y almacenar datos, y para encontrar respuestas a consultas de lenguaje natural. Con Weaviate también puede llevar sus modelos ML personalizados a la escala de producción.
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Tabla de contenido
Ejemplos
- Lista de ejemplos tejidos
Publicaciones de blog
- Búsqueda semántica a través de Wikipedia con Weaviate (GraphQL, Sentence-Bert y Bert Q&A)
- Semi Blog: Comenzando con el motor de búsqueda de vectores tejidos
- Semi Blog: Weaviate es un motor de búsqueda para integridades vectoriales
- Hacia DataScience: una búsqueda neuronal de menos de 50 ms con Distilbert y Weaviate
- DB-Engines.com: Weaviate, una base de datos ANN con soporte CRUD
- Semi Blog: Cómo se diseñó la API GraphQL de Weaviate
- IEEE: Llevar la tecnología de gráficos de conocimiento semántico a sus datos
- Semi Blog: Encontrar respuestas en un documento complejo usando Weaviate
- Semi Blog: lo que los usuarios tejidos deben saber sobre los contenedores Docker
- Hackernoon: las consultas de búsqueda semántica devuelven resultados más informados
- Hackernoon: Comenzando con el motor de búsqueda de vectores tejidos
- Hackernoon: qué es tejido y cómo crear esquemas de datos en él
- Hackernoon: cómo se diseñó la API GraphQL de Weaviate
- Hackernoon: Weaviate es su motor de búsqueda para integridades vectoriales
- Hackernoon: la historia del motor de búsqueda de vectores tejidos
- Revista TIC (holandesa)
- Hacia DataScience: no todas las bases de datos vectoriales son iguales
- Medio: búsqueda de gráficos de conocimiento de 60 millones de vectores con tejido
- Semi blog: taxonomías, ontologías y scehmas cómo se relacionan con los tejidos
- Semi Blog: Transformers con Weaviate V1.2.x
- Semi Blog: Cree una aplicación frontend basada en React para su motor de búsqueda neuronal tejido
- Semi Blog: Weaviate, An Ann DB con Soporte de Crud
- Semi Blog: Historia del motor de búsqueda tejido
- Semi Blog: si pudiera entender sus datos no estructurados
- Hacia DataScience: Comenzando con Weaviate Python Client
- Hacia DataScience: Efectos de las búsquedas HNSW filtradas en el retiro y la latencia
- Medio: eliminar los duplicados cerca de la recuperación de la búsqueda semántica utilizando Weaviate
Presentación en conferencias
- Tejido @ fosdem 2021
- Cliente de Python tejido
- Tejido @ fosdem 2020
- Weaviate @ Google Cloud's Stackchat
- Weaviate @ fosdem 2019
Entrevistas
Cuadernos de Google Colab
- Filtrar documentos similares (distractores) Weaviate
- Ser iniciado con pitón-client
Podcasts
- Google Cloud Podcast
- Punta y entrevista para el Premio AI AI AI 2021 (en holandés)
Conjuntos de datos de demostración
- Ejemplos tejidos
- Conjuntos de datos de ejemplo
Reuniones
- Escala horizontal, fragmentos, kubernetes y más en tejido V1.8.0
- Introducción (configuración, vectorizadores, esquemas, importación de datos y GraphQL)
- ¿Cómo crear módulos personalizados en Weaviate?
- Arquitectura de inmersión profunda, cómo construir una base de datos vectorial
- Introducción de Transformers (Distilbert, Bert, Sentence-Bert)
- Releración Weaviate V1.0
