Weaviate

개요

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.

주요 기능

• 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

활용 사례

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

가격

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

자주 묻는 질문

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.

유사 제품

• Amazon Bedrock — 여러 공급자의 파운데이션 모델을 단일 API로 사용해 애플리케이션을 구축하는 AWS 관리형 서비스.
• Amazon Nova — 텍스트, 멀티모달, 음성, 맞춤 모델 구축, UI 자동화 에이전트를 위한 Amazon 자체 기반 모델과 서비스의 AWS 포트폴리오.
• Azure AI Foundry — Azure에서 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축·평가·배포하는 Microsoft의 플랫폼.
• Baseten — 머신러닝 모델을 확장 가능한 API로 배포·서빙하는 플랫폼.
• Cerebras — 웨이퍼 스케일 하드웨어에서 오픈 언어 모델을 서빙하는 추론 클라우드를 갖춘 AI 컴퓨팅 기업.
• Civitai — 오픈 이미지 생성 모델, LoRA, 생성 작품을 공유하고 발견하는 커뮤니티 플랫폼.

Weaviate 대안 모두 보기 → · 플랫폼 및 인프라 제품 모두 보기 →

출처

• Official website ↗
• Source code (GitHub) ↗

이 레코드는 2026-07-30에 마지막으로 검토되었습니다.

기계 판독용 레코드: /api/products/weaviate.json · 오류를 발견하셨나요? 수정 제안