Weaviate

Weaviate to baza danych zaprojektowana specjalnie dla aplikacji AI, które muszą rozumieć znaczenie danych. W przeciwieństwie do zwykłych baz danych, które dopasowują tylko dokładne słowa, Weaviate potrafi znaleźć informacje na podstawie tego, co masz na myśli, a nie tylko tego, co wpisujesz.

Łączy tradycyjne funkcje bazy danych z technologią wyszukiwania wektorowego. Oznacza to, że możesz przechowywać dokumenty, obrazy lub dowolny rodzaj danych, a następnie przeszukiwać je za pomocą języka naturalnego lub według podobieństwa. Baza danych obsługuje miliony, a nawet miliardy elementów szybko, zwykle zwracając wyniki w mniej niż 100 milisekund.

Możesz jej używać do wielu celów: tworzenia chatbotów, które precyzyjnie odpowiadają na pytania, budowania wyszukiwarek rozumiejących kontekst, tworzenia systemów rekomendacji lub organizowania dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak dokumenty i obrazy.

Rozpoczęcie pracy z Weaviate obejmuje kilka prostych kroków:

• Wybierz opcję wdrożenia. Możesz zacząć od bezpłatnej wersji próbnej w chmurze Weaviate Cloud, która automatycznie konfiguruje wszystko. Lub zainstaluj ją samodzielnie za pomocą Dockera na swoim komputerze lub serwerze.

• Połącz swoje modele AI. Weaviate współpracuje z wieloma dostawcami, takimi jak OpenAI, Cohere i Google. Możesz też przesłać własne, gotowe wektory, jeśli wolisz.

• Skonfiguruj strukturę danych, tworząc kolekcje. Myśl o kolekcjach jak o tabelach w zwykłej bazie danych, gdzie definiujesz, jaki rodzaj informacji chcesz przechowywać.

• Załaduj swoje dane do Weaviate. System automatycznie konwertuje Twój tekst, obrazy lub inne treści na wektory, które umożliwiają inteligentne wyszukiwanie.

• Rozpocznij wyszukiwanie za pomocą prostego kodu. Możesz wyszukiwać według znaczenia, słów kluczowych lub łączyć oba podejścia dla lepszych wyników. Weaviate pozwala także filtrować wyniki i generować odpowiedzi za pomocą AI.

• Szybkie wyszukiwanie wektorowe wśród miliardów elementów

• Wyszukiwanie hybrydowe z funkcjami słów kluczowych i semantycznymi

• Bezpośrednia integracja z głównymi dostawcami AI

• Dostępne opcje open source i samodzielnego hostingu

• Wbudowane tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie danych

• Wsparcie i filtrowanie wielojęzyczne

• Aktualizacje danych w czasie rzeczywistym

• Skalowanie poziome dla dużych zbiorów danych

• RESTful i GraphQL API

• Biblioteki klienckie Python, JavaScript, Go i Java