Código abiertoRAG15k
Weaviate
Base de datos vectorial con módulos de auto-embedding y búsqueda híbrida en una sola llamada.
Weaviate es una base de datos vectorial open-source que almacena objetos junto con sus embeddings vectoriales y admite búsqueda vectorial, por palabras clave e híbrida. Incluye módulos opcionales para generar embeddings y para generación aumentada por recuperación directamente desde la base de datos, además de una interfaz de consulta GraphQL y REST/gRPC. Destaca por sus módulos de vectorización y generativos integrados que le permiten actuar como algo más que un simple almacén vectorial.
Repositorio
weaviate/weaviateLenguaje
GoLo que construirías con esto
- Ejecutar búsqueda híbrida (vectorial más por palabras clave) sobre una base de conocimiento para recuperación RAG de mayor calidad
- Usar módulos integrados para vectorizar y consultar contenido sin gestionar un pipeline de embeddings separado
- Servir como backend vectorial escalable y con esquema para características de búsqueda semántica y recomendación
Etiquetas
vector-dbhybrid-searchgo