weaviate/weaviate

解決する課題

Weaviate は、オブジェクトとその対応するベクトル埋め込みの両方の格納と検索を処理するクラウドネイティブなベクトルデータベースです。大規模な意味的検索を実現し、キーワードだけでなく意味に基づいてデータを検索できるようにします。同時に従来のキーワードフィルタリングやハイブリッド検索もサポートしています。

動作方法

Weaviate はデータをオブジェクトとベクトルとして格納します。ベクトル類似性検索、キーワードフィルタリング（BM25）、およびリランキングを統合した単一のクエリインターフェースを提供します。事前に計算されたベクトルをインポートするか、OpenAI、Cohere、HuggingFace などの提供元の統合ベクトル化ツールを使用して、インポート時にデータを自動的にベクトル化できます。Go 言語で構築されており、高いパフォーマンスを実現。生産環境向けに水平スケーリング、マルチテナント、レプリケーションをサポートしています。

対象ユーザー

Retrieval-Augmented Generation（RAG）システム、意味的および画像検索エンジン、レコメンデーションエンジン、チャットボット、コンテンツ分類ツールなど、AIを活用したアプリケーションを開発する開発者。

特徴

• 高速な検索パフォーマンス：数十億のベクトルに対してミリ秒単位の応答時間。
• 柔軟なベクトル化：統合モデルプロバイダーとカスタム事前生成埋め込みの両方をサポート。
• 高度なハイブリッド検索：1回のAPI呼び出しで意味的検索、キーワード（BM25）、画像検索を統合。
• 統合されたRAGとリランキング：Q&Aや要約生成に適した組み込みの生成検索とリランキング機能。
• 生産環境対応：マルチテナント、RBAC認証、水平スケーリングをネイティブでサポート。
• コスト効率：ベクトル圧縮と量子化を含み、メモリ使用量を削減。