Weaviate

Aperçu

Weaviate is an open-source vector database used for semantic search, retrieval-augmented generation (RAG), and hybrid keyword-plus-vector search. It stores objects with their vector embeddings, integrates with popular model providers for vectorization, and exposes GraphQL and REST APIs. The database is free to self-host under BSD-3-Clause, with a paid managed cloud offering.

Fonctionnalités clés

• Vector, keyword, and hybrid search in one engine
• Built-in vectorizer modules for popular model providers
• GraphQL and REST APIs with client libraries
• Horizontal scaling, replication, and multi-tenancy

Cas d'usage

• Retrieval-augmented generation pipelines for LLM apps
• Semantic search over documents and product catalogs
• Recommendation and similarity-matching systems

Tarifs

Weaviate is free to self-host (BSD-3-Clause); Weaviate Cloud is a paid managed service priced by usage and tier.

Questions fréquentes

Is Weaviate free?

Yes, self-hosting Weaviate is free under the BSD-3-Clause license; the managed Weaviate Cloud service is paid.

What is Weaviate used for?

Weaviate stores vector embeddings for semantic search, hybrid search, and retrieval-augmented generation in AI applications.

Does Weaviate create embeddings?

Weaviate can vectorize data through built-in modules that call popular embedding providers, or accept vectors you supply.

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Sources

• Official website ↗
• Source code (GitHub) ↗

Cet enregistrement a été vérifié pour la dernière fois le 2026-07-30.

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