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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/weaviate

Sprache

Go

Was 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