Weaviate

Weaviate 是一款高性能、开源的 AI 原生向量数据库，旨在赋能开发者构建下一代智能应用。它专门用于存储、索引和搜索数据对象及其对应的向量嵌入，从而实现基于语义和上下文的搜索，而不仅仅是关键词匹配。这使其成为涉及语义搜索、推荐系统、问答机器人和检索增强生成（RAG）等应用的基础组件。

如何使用 Weaviate

开始使用 Weaviate 的过程包括几个关键步骤，对于不同 AI 专业水平的开发者来说都非常易于上手：

1. 部署： 选择您偏好的部署方式。您可以使用完全托管的 Weaviate Cloud Services (WCS) 获得无服务器体验，或使用 Docker、Kubernetes 进行自托管部署，也可以在本地运行以进行开发。
2. 定义模式（Schema）： 在导入数据之前，您需要定义一个模式来描述您的数据类别（例如 'Article'、'Product'）及其属性（例如 'title'、'content'）。在模式中，您可以指定哪些属性需要被向量化，以及使用哪个向量化模块（例如 OpenAI、Cohere、Hugging Face）。
3. 导入数据： 将您的数据对象添加到 Weaviate 中。如果您配置了向量化模块，Weaviate 将自动处理指定的文本字段并为其生成向量嵌入，然后将其与原始数据一同存储。
4. 执行查询： 通过其客户端库（Python、TypeScript、Go、Java）或 GraphQL 和 RESTful API，使用 Weaviate 强大的查询功能。您可以执行向量搜索（查找与给定文本或向量相似的对象）、关键词搜索，或结合两种方法的强大混合搜索，以获得最佳相关性。

Weaviate 的核心功能

• 混合搜索： 结合了传统的稀疏关键词搜索（BM25）与现代的密集向量搜索（ANN），提供高度相关的结果，能够同时理解词法和语义查询。
• 生成式搜索（RAG）： 原生支持检索增强生成。它能高效地从您的数据中检索最相关的上下文，并提供给大型语言模型（LLM），从而减少幻觉并提供基于事实的最新答案。
• 可扩展性与性能： 专为处理数十亿数据对象和低延迟查询而设计。它通过分片支持水平扩展，并通过复制确保高可用性。
• 模块化生态系统： 灵活的插件式架构允许您将喜爱的向量化模型、大型语言模型和其他工具直接集成到数据库中，从而简化您的 MLOps 流程。
• 高级过滤： 在向量搜索期间，对对象属性应用复杂的结构化过滤器。这使您能够在特定类别、日期范围或用户定义的标签内执行语义搜索。
• 开源： Weaviate 是一个拥有活跃社区的开源项目，确保了透明度、持续改进并且没有供应商锁定。

Weaviate 的使用案例

Weaviate 功能多样，可用于驱动各种由 AI 驱动的功能：

• 语义搜索： 创建能够理解用户查询意图和上下文的搜索引擎，超越了对文档、产品或图像的简单关键词匹配。
• 问答系统与聊天机器人： 使用 RAG 构建智能聊天机器人和问答系统。Weaviate 提供事实知识库，使大型语言模型能够生成准确且与上下文相关的响应。
• 推荐引擎： 通过查找具有相似向量嵌入的项目，向用户推荐相关的产品、文章或内容。
• 多模态搜索： 存储和搜索不同类型的数据，包括文本、图像等，支持“查找与此文本描述相似的图像”等查询。

Weaviate 的优势特点

Weaviate 是一款对开发者友好且具备企业级能力的解决方案。其主要优势包括其 AI 原生设计，简化了复杂 AI 功能的构建。强大的混合搜索能力确保了最前沿的相关性。其开源性质促进了社区协作并提供了灵活性，而托管的 Weaviate Cloud Service 则提供了无忧且可扩展的基础设施，使团队能够专注于构建应用而非管理数据库。

定价和计划

Weaviate 提供灵活的定价结构以满足不同需求：

• 开源版： 完全免费下载、使用和自托管。非常适合本地开发、研究以及需要自己管理基础设施的项目。
• Weaviate Cloud Services (WCS) - 无服务器版： 一种完全托管的按需付费选项。它包含一个慷慨的免费套餐（沙盒），非常适合原型设计和小型应用。随着业务增长，您只需为您使用的资源（如存储、计算）付费。
• Weaviate Cloud Services (WCS) - 专用集群版： 一种企业级解决方案，提供专用基础设施以实现最佳性能、安全性和隔离。该计划适用于大规模生产工作负载，并提供企业级支持和私有网络等功能。定价基于集群配置。