Weaviate 是一个专门用于存储和搜索向量数据的数据库。它可以将文本、图片等数据转换成向量（一串数字），然后基于向量的相似度进行搜索。比如，我们可以用它来找到语义相似的文章，或者搜索相似的图片。

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主要特点

• 混合搜索：结合向量和关键字技术，针对所有数据模态提供基于上下文的精准搜索结果。

• 检索增强生成（RAG）：在兼顾隐私和安全的前提下，使用户能够利用自己的数据构建可靠的生成式 AI 应用程序。

• 生成式反馈循环：用 AI 生成的答案丰富数据集，提升个性化水平并减少手动数据清理工作。

• 灵活部署：可作为开源平台、托管服务，或在您的虚拟私有云（VPC）内进行部署，以适应您的业务需求。

• 可插拔的机器学习模型：内置针对流行机器学习模型和框架的模块，便于集成。

• 经济高效的扩展：具备先进的多租户、数据压缩和过滤功能，实现可靠且高效的扩展。

• 强大的社区支持：作为开源项目，拥有活跃的社区和面向各级开发者的资源。

• 集成能力：支持各种神经搜索框架和向量化模块，包括 OpenAI、Hugging Face、Cohere 等。

Weaviate 旨在对原始向量或数据对象进行超快速的纯向量相似性搜索，即使使用过滤器也能实现。它不仅仅是一个数据库，更是一个灵活的平台，用于构建强大的、可投入生产的 AI 应用程序，能够适应 AI 领域中企业不断变化的需求。

官网：The AI-native database developers love | Weaviate

GitHub：https://github.com/weaviate/weaviate