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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/weaviate

Lenguaje

Go

Lo 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