Weaviate 集成

使用 LangChain Python 与 Weaviate 集成。

Weaviate 是一个开源的向量数据库。它允许您存储您喜爱的 ML 模型中的数据对象和向量嵌入，并能够无缝扩展至数十亿数据对象。

什么是 Weaviate？

• Weaviate 是一种开源的向量搜索引擎数据库。
• Weaviate 支持以类属性形式存储 JSON 文档，并为这些文档附加机器学习向量以在向量空间中表示其内容。
• Weaviate 既可独立使用（即自备向量）也可通过多种模块实现向量化处理并扩展核心功能。
• Weaviate 提供 GraphQL API 以便捷访问数据。
• 我们致力于将您的向量搜索环境部署至生产环境，实现毫秒级查询（请参考 开源基准测试 确认 Weaviate 是否适合您的场景）。
• 在 基础快速入门指南 中用五分钟了解 Weaviate。

Weaviate 详细说明：

Weaviate 是一个低延迟的向量搜索引擎，原生支持多种媒体类型（文本、图像等）。提供语义搜索、问答提取、分类、自定义模型（PyTorch/TensorFlow/Keras）等功能。基于 Go 重构，Weaviate 同时存储对象和向量，支持向量搜索与结构化过滤结合，具备云原生数据库的容错性。所有功能均通过 GraphQL、REST 和多种客户端编程语言访问。

安装和设置

安装 Python SDK：

pip

pip install langchain-weaviate

向量存储

存在 Weaviate 索引的封装，允许您将其用作向量存储，适用于语义搜索或示例选择。

导入此向量存储：

from langchain_weaviate import WeaviateVectorStore

要深入了解 Weaviate 封装，请参考 此笔记本

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官方原文：src/oss/python/integrations/providers/weaviate.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。