Open SourceRAG15k
Weaviate
Vector DB con moduli di auto-embedding e ricerca ibrida in un'unica chiamata.
Weaviate è un database vettoriale open source che archivia oggetti insieme ai loro embedding vettoriali e supporta ricerca vettoriale, keyword e ibrida. Include moduli opzionali per la generazione di embedding e per la retrieval-augmented generation direttamente dal database, più un'interfaccia di query GraphQL e REST/gRPC. Si distingue per i moduli di vettorializzazione e generativi integrati che gli consentono di andare oltre il semplice vector store.
Repository
weaviate/weaviateLinguaggio
GoCosa ci costruiresti
- Eseguire ricerca ibrida (vettoriale più keyword) su una knowledge base per un retrieval RAG di qualità superiore
- Utilizzare i moduli integrati per vettorializzare e interrogare i contenuti senza gestire una pipeline di embedding separata
- Fungere da backend vettoriale scalabile e schema-aware per funzionalità di ricerca semantica e recommendation
Tag
vector-dbhybrid-searchgo