awesome weaviate

Потрясающий

Потрясающий список примеров и учебных пособий по использованию векторной поисковой системы

---

Weaviate в двух словах : Weaviate - это векторная поисковая система и векторная база данных. Weaviate использует машинное обучение для вектора и хранения данных, а также для поиска ответов на запросы естественного языка. С Weaviate вы также можете принести свои пользовательские модели ML в производственную шкалу.

Документация? ‍Github? Readme

---

Оглавление

• Примеры

  • Список примеров

• Сообщения в блоге

  • Семантический поиск через Википедию с Weaviate (GraphQL, предложение-берт и берт Q & A)
  • Semi Blog: начало работы с поисковой системой Weaviate Vector
  • Semi Blog: Weaviate - это поисковая система для векторных внедрений
  • На пути к DataScience: нейронный поиск в 50 мс с Distilbert и Weaviate
  • Db-engines.com: Weaviate, база данных ANN с поддержкой CRUD
  • Semi Blog: Как был разработан weaviate GraphQL API
  • IEEE: привлечение технологии графа семантического знания в ваши данные
  • Semi Blog: поиск ответов в сложном документе с использованием Weaviate
  • Semi Blog: что пользователи Weaviate должны знать о контейнерах Docker
  • Hackernoon: Семантический поисковый запросы возвращают более информированные результаты
  • Hackernoon: начало работы с поисковой системой Weaviate Vector
  • Hackernoon: что такое Weaviate и как создавать в нем схемы данных
  • Hackernoon: как был разработан GraphQL API Weaviate
  • Hackernoon: Weaviate - ваша поисковая система для векторных встроений
  • Hackernoon: история поисковой системы Weaviate Vector
  • Журнал ИКТ (голландский)
  • На пути к DataScience: не все векторные базы данных сделаны равными
  • Средний: Поиск графа знаний 60 миллионов векторов с Weaviate
  • Полу -блог: таксономии, онтологии и SCEHMA, как они относятся к Weaviate
  • Semi Blog: Transformers с Weaviate v1.2.x
  • Semi Blog: Создайте приложение на основе React Frontend для вашей галочной поисковой системы
  • Semi Blog: Weaviate, Ann DB с поддержкой CRUD
  • Semi Blog: История поисковой системы Weaviate
  • Полу -блог: если бы вы могли понять свои неструктурированные данные
  • На пути к DataScience: начало работы с клиентом Weaviate Python
  • На пути к DataScience: влияние отфильтрованных поисков HNSW на отзыв и задержку
  • Средний: удаление около дубликатов в семантическом поиске поиска с использованием Weaviate

• Презентация на конференциях

  • Weaviate @ fosdem 2021
  • Weaviate Python Client
  • Weaviate @ fosdem 2020
  • Weaviate @ Google Cloud's Stackchat
  • Weaviate @ fosdem 2019

• Интервью

  • SagePub Journal

• Google Colab Notebooks

  • Фильтруя аналогичные документы (отвлекающие)
  • Зачатость с неушной питоном-клиентом

• Подкасты

  • Google Cloud Podcast
  • Pitch and Interview для голландского Applied Ai Award 2021 (на голландском языке)

• Демонстрационные наборы данных

  • Примеры
  • Примеры наборов данных

• Встречи

  • Горизонтальное масштабирование, шарнинг, кубит -сети и многое другое в Weaviate v1.8.0
  • Начало работы (настройка, векторизаторы, схемы, импорт данных и GraphQL)
  • Как создать пользовательские модули в Weaviate?
  • Архитектура глубокое погружение, как построить векторную базу данных
  • Представление трансформаторов (Distilbert, Bert, предложение-берт)
  • Weaviate v1.0