Weaviate

概要

Weaviate はオープンソースのベクトルデータベースで、主にベクトルデータを保存します。このアーキテクチャは、単純なキーワード一致ではなく、ベクトルにエンコードされた意味情報を比較することで、高度な意味検索を実現します。主な機能は次の通りです。

セマンティック検索とハイブリッド検索：データにベクトルインデックスを作ることで、Weaviate は意味的類似度ベースの検索とキーワード検索の両方をサポートします。検索語と保存データが完全一致しない場合でも、より要求に近い結果を返せます。
Retrieval-Augmented Generation（RAG）：Weaviate は RAG ワークフローの高性能バックエンドとして使えます。この流れでは、ベクトル検索を使ってコンテキスト情報を取得し、生成モデルの出力を改善します。これにより、モデルはより正確で文脈に合う回答を生成できます。
Agent 駆動ワークフロー：柔軟な API と現代的な AI モデルとの統合能力により、Weaviate は Agent アプリケーションの基盤を提供できます。これらの Agent は、Weaviate に保存されたデータとセマンティック分析結果を使い、判断したり対応する操作を起動したりできます。

インストール

Weaviate は二つの方法で使えます。

Docker
Weaviate Cloud

bash