Weaviate

Weaviate ist eine Datenbank, die speziell für KI-Anwendungen entwickelt wurde, die die Bedeutung hinter Daten verstehen müssen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die nur genaue Wortübereinstimmungen finden, kann Weaviate Informationen basierend auf dem, was Sie meinen, und nicht nur auf dem, was Sie eingeben, finden.

Es kombiniert traditionelle Datenbankfunktionen mit Vektorsuchtechnologie. Das bedeutet, dass Sie Dokumente, Bilder oder jede Art von Daten speichern und dann mit natürlicher Sprache oder anhand von Ähnlichkeiten durchsuchen können. Die Datenbank verarbeitet Millionen oder sogar Milliarden von Elementen schnell und liefert in der Regel Ergebnisse in weniger als 100 Millisekunden zurück.

Sie können es für viele Zwecke verwenden: zum Erstellen von Chatbots, die Fragen genau beantworten, zum Entwickeln von Suchmaschinen, die den Kontext verstehen, zum Erstellen von Empfehlungssystemen oder zum Organisieren großer Mengen unstrukturierter Daten wie Dokumente und Bilder.

Der Einstieg in Weaviate umfasst einige einfache Schritte:

• Wählen Sie Ihre Bereitstellungsoption. Sie können mit einer kostenlosen Cloud-Testversion bei Weaviate Cloud beginnen, die alles automatisch einrichtet. Oder installieren Sie es selbst mit Docker auf Ihrem Computer oder Server.

• Verbinden Sie Ihre KI-Modelle. Weaviate arbeitet mit vielen Anbietern wie OpenAI, Cohere und Google zusammen. Sie können auch eigene vorgefertigte Vektoren hochladen, wenn Sie möchten.

• Richten Sie Ihre Datenstruktur ein, indem Sie Sammlungen erstellen. Denken Sie an Sammlungen wie Tabellen in einer regulären Datenbank, in denen Sie festlegen, welche Art von Informationen Sie speichern möchten.

• Laden Sie Ihre Daten in Weaviate. Das System wandelt Ihre Texte, Bilder oder andere Inhalte automatisch in Vektoren um, die eine intelligente Suche ermöglichen.

• Beginnen Sie mit der Suche mittels einfachem Code. Sie können nach Bedeutung, nach Schlüsselwörtern suchen oder beide Ansätze für bessere Ergebnisse kombinieren. Weaviate ermöglicht es Ihnen auch, Ergebnisse zu filtern und Antworten mit KI zu generieren.

• Schnelle Vektorsuche über Milliarden von Elementen

• Hybride Suche mit Schlüsselwort- und semantischen Funktionen

• Direkte Integration mit großen KI-Anbietern

• Open-Source- und selbst gehostete Optionen verfügbar

• Eingebaute Datensicherung und Wiederherstellung

• Mehrsprachige Unterstützung und Filterung

• Echtzeit-Datenaktualisierungen

• Horizontale Skalierung für große Datensätze

• RESTful- und GraphQL-APIs

• Client-Bibliotheken für Python, JavaScript, Go und Java