weaviate examples
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멋진 기계 학습 관련 작업을 위해 벡터 검색 엔진을 사용하는 방법에 대한 예와 튜토리얼 목록.
| 제목 | 언어 | 설명 |
|---|---|---|
| Weaviate 벡터 검색 엔진을 사용하여 Wikipedia를 통한 시맨틱 검색 | 그래프 QL | Weaviate Vector Search Engine과 함께 벡터 화 된 Wikipedia (Sentencebert)를 통한 시맨틱 검색 |
| Weaviate 벡터 검색 엔진을 사용한 Pytorch-Biggraph Wikidata 검색 | 그래프 QL | Facebook Research의 Pytorch Biggraph Wikidata-Dataset With weaviate 벡터 검색 엔진을 통해 검색 |
| 클립을 사용한 멀티 모달 텍스트/이미지 검색 | 배쉬, 자바 스크립트, 반응 | 클립 (Multi2Vec-Clip)을 사용하여 이미지를 통해 텍스트를 검색하십시오. 또한 React와의 Weaviate 사용 방법에 대한 데모 역할을합니다. |
| Google Colab 노트북 : Python 클라이언트를 시작합니다 | 파이썬 (Google Colab) | Google Colab 노트북은 Python 클라이언트를 시작하는 법을 배웁니다. 많은 예제 코드가 포함되어 있습니다. |
| Contextionary를 사용한 데모 데이터 세트 뉴스 간행물 | 얌 | Docker-Compose 구성 파일은 뉴스 간행물 데모 데이터 세트와 함께 weaviate입니다. |
| Transformers, NER, Stultcheck 및 Q & A를 사용한 데모 데이터 세트 뉴스 간행물 | 얌 | Docker-Compose 구성 파일은 뉴스 간행물 데모 데이터 세트와 함께 weaviate입니다. 벡터화는 Text2Vec-Transformers 모듈에 의해 수행되며, 맞춤법 체크, Q & A 및 명명 된 엔티티 인식 모듈이 연결됩니다. |
| 간단한 스키마를 짜십시오 | 파이썬 | 스키마의 쉬운 예와 Python 클라이언트와 직조하도록 업로드하는 방법 |
| 와인 데이터 세트를 통한 시맨틱 검색 | 파이썬 | 변압기 모듈로 직조 및 시맨틱 검색으로 시작하는 쉬운 예 |
| Weaviate NLP 모듈과 Python 클라이언트를 사용하여 5 단계로 슈퍼 히어로를 마스킹 해제 | 파이썬 | Super Simple 5 Step Guide weaviate NLP 모듈을 시작하십시오. 이것은 Weaviate 및 Python 클라이언트를 통한 시맨틱 검색에 대한 기본 소개입니다. |
| Bert를 사용한 정보 검색 (벡터 라이저 모듈없이 weaviate) | 파이썬 (Jupyter Notebook) | 이 예에서는 벡터화 모듈없이 weaviate를 사용하여 Pure Vector 데이터베이스로 사용하여 Bert Transformer를 사용하여 텍스트 문서를 벡터화 한 다음 Weaviate의 검색을 통해 가장 가까운 내용을 검색합니다. |
| 자체 벡터를 사용하여 직조를 사용하여 텍스트 검색 | 파이썬 | Weaviate에서 자체 벡터 (SBERT를 사용하여 얻었지만 다른 모델을 사용할 수 있음)를 사용하는 기본적이고 간단한 예제 |
| Haystack & Weaviate와의 해리포터 질문 | 파이썬 (Jupyter/Colab 노트북) | Haystack에서 Weaviate를 Documentstore로 사용하는 방법을 보여주는 데모 노트북. |
| image2veec-kenural을 사용한 야채 분류 | 파이썬 | 야채 이미지를 분류하기 위해 image2veec-neural 및 flask를 사용하여 만든 이미지 분류 예제 |
| 파이썬과 플라스크로 멀티 2VEC- 클립 탐색 | 파이썬 | 이 예제는 Multi2Vec-Clip 모듈을 탐색하여 이미지 및 텍스트 결합 검색 기능을 구현합니다. |
| Tkinter에 GUI가있는 독성 주석 분류기 | 파이썬 | 의견을 독성 또는 독성이없는 것으로 분류하는 예 |
| Nodejs 및 JavaScript에서 식물 정보 검색 | nodejs, javaScript | JavaScript API를 사용하여 nodejs에서 weaviate를 사용하는 방법을 보여주는 간단한 예제 |
| 영화 추천을위한 웹 앱 | nodejs, javaScript | 예제 데모 weaviate를 사용하여 영화 추천인을 쉽게 만드는 방법 |
| Weaviate 클러스터에 저장된 데이터에 대한 데이터 프로파일을 생성합니다 | Python, Nodejs, JavaScript | 예제 데모 시연 Python의 Pandas 라이브러리를 사용하여 Weaviate 클러스터에서 데이터에 대한 데이터 프로파일을 쉽게 생성하는 방법 |
| weaviate의 ner 모듈과의 예 | 파이썬 | 최소한의 예제를 시작하고 NER 모듈을 사용하여 유용한 데이터를 추출하고 저장하십시오. |
| 워크숍 벡터 데이터베이스 | 파이썬 노트 | Open Data Science Conference (ODSC) East 2022에서 제공되는 Vector Search and Weaviate를 시작하는 방법을 배우는 Jupyter/Colab 노트 |
| 워크숍 질문 답변 | 파이썬 노트 | Jupyter/Colab 노트북 노트북은 질문 답변 및 직조로 시작하는 방법을 배우고, KGC (Knowledge Graph Conference) 2022 |
| image2veec-eoural 및 자체 벡터를 사용한 출석 시스템 | 파이썬 | 이 예제는 Image2Vec- 신경을 사용하며 OpenCV를 사용하여 자체 벡터를 사용할 수있는 옵션이 있습니다. 현명한 출석 시스템 예입니다 |
| Prometheus & Grafana를 통한 모니터링 설정 | 얌 | 이 예제는 사용 사례를 설명하지 않고 오히려 Prometheus 모니터링 및 일부 샘플 대시 보드가있는 Grafana 인스턴스를 사용하여 Weaviate를 시작, 작동 및 구성하는 방법을 보여줍니다. |
