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Open SourceRAG15k

Weaviate

Base de données vectorielle avec modules d'auto-embedding et recherche hybride en un seul appel.

Weaviate est une base de données vectorielle open source qui stocke les objets avec leurs embeddings vectoriels et supporte la recherche vectorielle, par mots-clés et hybride. Elle inclut des modules optionnels pour générer des embeddings et pour la génération augmentée par récupération directement depuis la base de données, ainsi qu'une interface de requête GraphQL et REST/gRPC. Elle se distingue par ses modules intégrés de vectorisation et de génération qui lui permettent d'aller au-delà d'un simple store vectoriel.

Dépôt

weaviate/weaviate

Langage

Go

Ce que vous pourriez construire avec

  • Exécuter une recherche hybride (vectorielle et par mots-clés) sur une base de connaissances pour une récupération RAG de meilleure qualité
  • Utiliser des modules intégrés pour vectoriser et interroger du contenu sans gérer un pipeline d'embedding séparé
  • Servir de backend vectoriel scalable et sensible au schéma pour des fonctionnalités de recherche sémantique et de recommandation

Tags

vector-dbhybrid-searchgo