Weaviate

Weaviateは、データの背後にある意味を理解する必要があるAIアプリケーション向けに特別に設計されたデータベースです。通常のデータベースが正確な単語の一致のみを行うのに対し、Weaviateは入力した内容だけでなく、その意味に基づいて情報を見つけることができます。

従来のデータベース機能とベクトル検索技術を組み合わせています。これにより、ドキュメントや画像、あらゆる種類のデータを保存し、自然言語や類似性を使って検索することが可能です。データベースは数百万から数十億のアイテムを高速に処理し、通常100ミリ秒未満で結果を返します。

正確に質問に答えるチャットボットの構築、文脈を理解する検索エンジンの作成、推薦システムの開発、大量の非構造化データ（ドキュメントや画像など）の整理など、さまざまな用途に利用できます。

Weaviateの始め方は簡単なステップで進められます：

• 展開オプションを選択します。Weaviate Cloudの無料クラウドトライアルで自動的にすべてをセットアップするか、Dockerを使ってご自身のコンピュータやサーバーにインストールすることも可能です。

• AIモデルを接続します。WeaviateはOpenAI、Cohere、Googleなど多くのプロバイダーと連携します。ご自身で作成したベクトルをアップロードすることもできます。

• コレクションを作成してデータ構造を設定します。コレクションは通常のデータベースのテーブルのようなもので、保存したい情報の種類を定義します。

• データをWeaviateにロードします。システムはテキストや画像、その他のコンテンツを自動的にベクトルに変換し、スマートな検索を可能にします。

• 簡単なコードで検索を開始します。意味による検索、キーワードによる検索、または両方を組み合わせてより良い結果を得ることができます。Weaviateは結果のフィルタリングやAIを使った回答生成もサポートします。

• 数十億のアイテムに対する高速ベクトル検索

• キーワードとセマンティック機能を備えたハイブリッド検索

• 主要なAIプロバイダーとの直接統合

• オープンソースおよびセルフホスティングオプション利用可能

• 組み込みのデータバックアップとリカバリー

• 多言語対応およびフィルタリング

• リアルタイムデータ更新

• 大規模データセット向けの水平スケーリング

• RESTfulおよびGraphQL API

• Python、JavaScript、Go、Javaのクライアントライブラリ