Weaviate incrível
Lista incrível de exemplos e tutoriais de como usar o mecanismo de pesquisa vetorial
Trial em poucas palavras : o Weaviate é um mecanismo de busca vetorial e um banco de dados vetorial. O Weaviate usa o aprendizado de máquina para vetorizar e armazenar dados e encontrar respostas para consultas de idiomas naturais. Com o tecelagem, você também pode levar seus modelos ML personalizados para a escala de produção.
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Índice
Exemplos
- Lista de exemplos tevadores
Postagens do blog
- Pesquisa semântica através da Wikipedia com WEAVIATE (GraphQL, sentença-Bert e Bert Perguntas e Respostas)
- Semi Blog: Introdução ao mecanismo de busca de vetores tectoriais
- Semi Blog: Weaviate é um mecanismo de pesquisa para incorporações de vetor
- Rumo à DataCience: uma pesquisa neural sub-50ms com Distilbert e Weaviate
- Db-negines.com: weaviate, um banco de dados de Ann com suporte CRUD
- Semi blog: como a API do GraphQL da WEAVIATE foi projetada
- IEEE: trazendo tecnologia semântica de gráfico de conhecimento para seus dados
- Blog semi: Encontrar respostas em um documento complexo usando o Weaviate
- Blog semi: O que os usuários tevadores devem saber sobre os contêineres do Docker
- Hackernoon: Consultas de pesquisa semântica Retornar resultados mais informados
- Hackernoon: Introdução ao mecanismo de busca vetorial tectorial
- Hackernoon: O que é teaviado e como criar esquemas de dados
- Hackernoon: Como a API do GraphQL da WEAVIATE foi projetada
- Hackernoon: WEAVIATE é o seu mecanismo de pesquisa por incorporações vetoriais
- Hackernoon: a história do mecanismo de busca de vetores tectorais
- Revista de TIC (holandês)
- Rumo à DataCience: nem todos os bancos de dados vetoriais são feitos iguais
- Médio: Pesquisa de gráfico de conhecimento de 60 milhões de vetores com teias
- Semi blog: taxonomias, ontologias e scehmas como eles se relacionam com tendência
- Semi blog: Transformers com teceavo v1.2.x
- Blog semi: Construa um aplicativo de front -end baseado em react para o seu mecanismo de busca neural weaviate
- Semi Blog: WEAVIATE, An Ann DB com suporte CRUD
- Blog semi: História do mecanismo de busca de texia
- Blog semi: Se você pudesse entender seus dados não estruturados
- Rumo à DataCience: Introdução ao cliente Python teaviado
- Rumo à DataCience: Efeitos das pesquisas de HNSW filtradas no recall e latência
- Média: Remoção de Duplicatas perto da Recuperação de Pesquisa Semântica usando WEAVIATE
Apresentação em conferências
- Teatriado @ fosdem 2021
- Teleaviate Python Client
- Teatriado @ fosdem 2020
- Weaviate @ Google Cloud's Stackchat
- WEAVIATE @ FOSDEM 2019
Entrevistas
Notebooks do Google Colab
- Filtrar documentos semelhantes (distratores) tevadores
- Ser iniciado com o With-With-Seaviate-Python-Client
Podcasts
- Podcast do Google Cloud
- Pitch and entrevista para holandês Aplicou a IA Award 2021 (em holandês)
Conjuntos de dados de demonstração
- Exemplos tetários
- Exemplo de dados
Encontros
- Escala horizontal, sharding, Kubernetes e muito mais em V1.8.0 tecedores
- Introdução (configuração, vetorizadores, esquemas, importação de dados e grafql)
- Como criar módulos personalizados no tecedas?
- Arquitetura Deep Dive, Como construir um banco de dados vetorial
- Apresentando Transformers (Distilbert, Bert, sentença-Bert)
- Liberação do V1.0 tecelaviado
