weaviate
v1.25.27 - LSM store compaction
Weaviate는 강력하고 빠르며 확장 가능한 클라우드 네이티브 오픈 소스 벡터 데이터베이스 입니다.
빨리 시작하려면이 페이지 중 하나를 살펴보십시오.
자세한 내용은이 페이지의 요약을 읽거나 시스템 문서를 참조하십시오.
Weaviate는 최첨단 머신 러닝 (ML) 모델을 사용하여 데이터 (텍스트, 이미지 등)를 검색 가능한 벡터 데이터베이스로 전환합니다.
다음은 몇 가지 하이라이트입니다.
weaviate는 빠릅니다. 핵심 엔진은 수백만 개의 물체에서 밀리 초의 10-nn 가장 가까운 이웃 검색을 실행할 수 있습니다. 벤치 마크를 참조하십시오.
weaviate는 가져 오기 시간에 데이터를 벡터화 할 수 있습니다. 또는 이미 데이터를 벡터화 한 경우 대신 자신의 벡터를 업로드 할 수 있습니다.
모듈은 귀하의 요구에 맞게 직조를 조정할 수있는 유연성을 제공합니다. 20 개 이상의 모듈이 OpenAi, Cohere, Voyageai 및 Huggingface와 같은 인기있는 서비스 및 모델 허브에 연결합니다. 사용자 정의 모듈을 사용하여 자신의 모델 또는 타사 서비스를 사용하십시오.
Weaviate는 스케일링, 복제 및 보안을 염두에두고 구축되므로 빠른 프로토 타이핑 에서 생산으로 순조롭게 진행될 수 있습니다.
Weaviate는 단지 번개 빠른 벡터 검색에 전원을 공급하지 않습니다. 다른 초강대국에는 권장 , 요약 및 신경 검색 프레임 워크와의 통합이 포함됩니다.
소프트웨어 엔지니어
데이터 엔지니어
데이터 과학자
weaviate 벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지 또는 둘 다의 조합을 검색 할 수 있습니다. 빠른 벡터 검색은 챗봇, 권장 시스템, 요약자 및 분류 시스템의 기초를 제공합니다.
다음은 Weaviate가 다른 AI 및 ML 도구와 어떻게 통합되는지 보여주는 몇 가지 예입니다.
이 데모는 Weaviate의 기능 중 일부를 강조하는 작업 응용 프로그램입니다. 소스 코드는 Github에서 사용할 수 있습니다.
Weaviate는 GraphQL API 및 REST API를 노출시킵니다. v1.23에서 시작하여 새로운 GRPC API는 데이터에 더 빠르게 액세스 할 수 있습니다.
Weaviate는 여러 인기있는 언어에 대한 클라이언트 라이브러리를 제공합니다.
추가 언어를위한 커뮤니티 지원 라이브러리도 있습니다.
Weaviate Academy의 무료, 자체 진행 과정은 Weaviate 사용 방법을 가르쳐줍니다. 튜토리얼 리포지토리에는 코드가 예를 들어 프로젝트가 있습니다. 레시피 레포에는 훨씬 더 많은 프로젝트 코드가있어 시작할 수 있습니다.
Weaviate 블로그와 팟 캐스트는 정기적으로 Weaviate 및 AI에 대한 이야기를 게시합니다.
다음은 몇 가지 인기있는 게시물입니다.
Weaviate에서 우리는 지역 사회와 연결하는 것을 좋아합니다. 우리는 놀라운 사람들이 멋진 물건을 건설하도록 돕는 것을 좋아합니다. 그리고 우리는 벡터 데이터베이스 및 AI에 대한 열정에 대해 여러분과 이야기하는 것을 좋아합니다.
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