Open SourceRAG15k
Weaviate
Vektor-DB mit Auto-Embed-Modulen und einstufiger Hybridsuche.
Weaviate ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die Objekte zusammen mit ihren Vektor-Embeddings speichert und Vektor-, Keyword- und Hybridsuche unterstützt. Sie enthält optionale Module zur Embedding-Generierung und für Retrieval-Augmented Generation direkt aus der Datenbank sowie ein GraphQL- und REST/gRPC-Abfrage-Interface. Sie zeichnet sich durch eingebaute Vectorizer- und Generative-Module aus, die es ihr ermöglichen, mehr als ein reiner Vektorspeicher zu sein.
Repository
weaviate/weaviateSprache
GoWas du damit bauen kannst
- Hybridsuche (Vektor plus Keyword) über eine Wissensdatenbank für qualitativ hochwertiges RAG-Retrieval ausführen
- Eingebaute Module nutzen, um Inhalte zu vektorisieren und abzufragen, ohne eine separate Embedding-Pipeline zu verwalten
- Als skalierbares, schema-bewusstes Vektor-Backend für semantische Such- und Empfehlungsfunktionen dienen
Tags
vector-dbhybrid-searchgo